详情 -> https://github.com/Kanaries/pygwalker
PyGWalker可以用于简化 Jupyter Notebook 工作流。无需复杂的数据分析和数据可视化步骤,您可以使用 PyGWalker 把 pandas dataframe 转化为直观的图形界面进行编辑。想象一下:在 Jupyter Notebook 中跑起来一个开源的 Tableau 界面,通过简单的拖放操作,就可以完成数据分析和可视化的操作。
假设你有一个 dataframe
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
只要
!pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)
就可以得到一个拖拽式的交互探索分析界面
可以通过拖放字段来分析和可视化数据。
更多玩法:
甚至还可以直接在 Kaggle 或 Colab 中使用:
[td]Run in Kaggle[/td]
[td]Run in Colab[/td]