PyGWalker - 在 Notebook 中用拖拽式的交互界面探索 pandas DataFrame

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作者:AsmDef   
PyGWalker(读作“Pig Walker”,谐音梗扣钱),全称为:“Python binding of Graphic Walker”。
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:
  • 将标记类型更改为其他类型以制作不同的图表,例如折线图:


  • 要比较不同的度量,可以通过将多个度量添加到行 /列来创建一个连续视图。


  • 要制作多个子视图除以维度值的分面视图,将维度放入行或列中以制作分面视图。 规则类似于 Tableau 。


  • 可以将数据探索结果保存到本地文件。

    甚至还可以直接在 Kaggle 或 Colab 中使用:
    [td]Run in Kaggle[/td]
    [td]Run in Colab[/td]

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