Usar o PyGWalker em Notebooks Kaggle

O PyGWalker é uma ótima ferramenta utilizada em notebooks Jupyter ou Jupyter Lab. No entanto, os notebooks Kaggle possuem algumas limitações e diferenças que você precisa saber. Este artigo mostrará como usar o PyGWalker em notebooks Kaggle.

Instalar o PyGWalker

O ambiente Kaggle não possui o PyGWalker instalado por padrão. Você precisa instalá-lo primeiro. No Kaggle, você pode instalá-lo diretamente no notebook.

!pip install pygwalker
import pygwalker as pyg

Instalar um pacote Python pode gerar muitas saídas no console. Você pode usar !pip install pygwalker -q para ocultar a saída.

# recomenda-se instalar o PyGWalker em modo silencioso
!pip install pygwalker
import pygwalker as pyg

Uso Básico

Para uso básico, que transforma seu dataframe em um aplicativo de dados interativo, você pode usá-lo como de costume.

# carregar dados
df = pyg.load_data('data.csv')
pyg.walk(df)

Uso Avançado

Se você não sabe como salvar os gráficos feitos no PyGWalker em um notebook Jupyter, verifique este tutorial primeiro.

Problema 1: Não é possível visualizar as visualizações que fizemos na prévia.

Agora estamos enfrentando algumas diferenças entre o Kaggle e o notebook Jupyter/Lab. Normalmente, quando habilitamos use_preview=True, podemos compartilhar o notebook com outras pessoas e todas as visualizações que fizemos no PyGWalker podem ser mostradas diretamente, mesmo que você não tenha iniciado o kernel do notebook. Mas no Kaggle, precisamos configurar:

1. Tipo de versão para Quick Save
2. Salvar Saída nas Configurações Avançadas para Sempre salvar saída ao criar uma versão rápida.

Problema 2: Não é possível salvar as visualizações diretamente como arquivo no diretório de saída.

O Kaggle não permite compartilhar arquivos em seu diretório de saída, então você precisa mover o arquivo para o diretório de entrada e depois lê-lo de lá.

Suporte

Se tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para discutir com a equipe Kanaries no Discord, Github, ou Kaggle.