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PyGWalkerは、pandasデータフレーム（およびpolarsデータフレーム）を使用して、Jupyter Notebookのデータ分析およびデータ可視化ワークフローを簡素化し、Tableauスタイルのユーザーインターフェースに変換することで、視覚的な探索を可能にします。
PyGWalker（"Pig Walker"のように発音、楽しみのために）は、「Python binding of Graphic Walker」の略称として命名されています。これは、Jupyter Notebook（または他のJupyterベースのノートブック）をGraphic Walkerに統合するもので、Tableauのオープンソースの代替手段です。これにより、データサイエンティストは、シンプルなドラッグアンドドロップ操作でデータを分析し、パターンを可視化できます。
Google Colab、Kaggle Code、またはGraphic Walker Online Demoを試すために訪れてみてください！
Rを使用する場合は、GWalkRをチェックしてみてください！
| Kaggleで実行 | Colabで実行 |
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pygwalkerを使用する前に、コマンドラインを使用してpipまたはcondaを介してパッケージをインストールしてください。
pip install pygwalker注意
早期の試用版の場合、
pip install pygwalker --upgradeを使用してバージョンを最新に保つか、さらにpip install pygwaler --upgrade --preを使用して最新の機能とバグ修正を取得できます。
conda install -c conda-forge pygwalkerまたは
mamba install -c conda-forge pygwalker詳細なヘルプについては、conda-forge feedstockを参照してください。
pygwalkerとpandasをJupyter Notebookにインポートして開始します。
import pandas as pd
import pygwalker as pyg既存のワークフローを壊すことなくpygwalkerを使用できます。たとえば、次のようにデータフレームを読み込んでGraphic Walkerを呼び出すことができます。
df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(df)df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(
df,
spec="./chart_meta_0.json", # このJSONファイルにはチャートの状態が保存されます。チャートが完了したらUIで保存ボタンをクリックする必要があります。将来的には「自動保存」がサポートされる予定です。
kernel_computation=True, # `kernel_computation=True`を設定すると、pygwalkerは計算エンジンとしてduckdbを使用します。これにより、より大きなデータセット（<=100GB）を探索できます。
)
以上です。これで、ドラッグアンドドロップの変数を使用してデータを分析および可視化するTableauのようなユーザ
ーインターフェースが利用可能です。
Graphic Walkerでできる素晴らしいこと：
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マークタイプを他のものに変更して異なるチャートを作成できます。たとえば、ラインチャート：
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異なる測定値を比較するために、複数の測定値を行または列に追加して連結ビューを作成できます。
-
次元の値によって分割されたいくつかのサブビューを持つファセットビューを作成するには、次元を行または列に追加してファセットビューを作成します。ルールはTableauと似ています。
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テーブルでデータフレームを表示し、分析タイプとセマンティックタイプを設定できます。
-
データ探索結果をローカルファイルに保存できます
詳細な手順については、Graphic Walker GitHubページを参照してください。
- Jupyter Notebook
- Google Colab
- Kaggle Code
- Jupyter Lab（作業中：いくつかの小さなCSSの問題がまだあります）
- Jupyter Lite
- Databricks Notebook（バージョン
0.1.4a0以降） - Visual Studio Code用Jupyter拡張機能（バージョン
0.1.4a0以降） - Hex Projects（バージョン
0.1.4a0以降） - IPythonカーネルと互換性のあるほとんどのWebアプリケーション（バージョン
0.1.4a0以降） - Streamlit（バージョン
0.1.4.9以降）、pyg.walk(df, env='Streamlit')を有効にしました - DataCamp Workspace（バージョン
0.1.4a0以降） - ... 他の環境についての要望があれば、遠慮なく問題を提起してください。
$ pygwalker config --help
usage: pygwalker config [-h] [--set [key=value ...]] [--reset [key ...]] [--reset-all] [--list]
Modify configuration file. (default: /Users/douding/Library/Application Support/pygwalker/config.json)
Available configurations:
- privacy ['offline', 'update-only', 'events'] (default: events).
"offline": fully offline, no data is send or api is requested
"update-only": only check whether this is a new version of pygwalker to update
"events": share which events about which feature is used in pygwalker, it only contains events data about which feature you arrive for product optimization. No DATA YOU ANALYSIS IS SEND.
- kanaries_token ['your kanaries token'] (default: empty string).
your kanaries token, you can get it from https://kanaries.net.
refer: https://space.kanaries.net/t/how-to-get-api-key-of-kanaries.
by kanaries token, you can use kanaries service in pygwalker, such as share chart, share config.
options:
-h, --help show this help message and exit
--set [key=value ...]
Set configuration. e.g. "pygwalker config --set privacy=update-only"
--reset [key ...] Reset user configuration and use default values instead. e.g. "pygwalker config --reset privacy"
--reset-all Reset all user configuration and use default values instead. e.g. "pygwalker config --reset-all"
--list List current used configuration.詳細は参照してください: How to set your privacy configuration?
- PyGWalker Paper PyGWalker: On-the-fly Assistant for Exploratory Visual Data Analysis
- Graphic Walkerに関する詳細な情報は、Graphic Walker GitHubをチェックしてください。
- 私たちはまた、AIパワードの自動化を備えたデータ整理、探索、可視化のワークフローを再定義するオープンソースの探索的データ分析ソフトウェアであるRATHに取り組んでいます。KanariesのウェブサイトとRATH GitHubをチェックしてください！
- Streamlitで視覚的分析アプリを構築するためにpygwalkerを使用
- 問題が発生した場合やサポートが必要な場合は、SlackまたはDiscordのチャンネルに参加してください。
- pygwalkerを以下のソーシャルメディアプラットフォームで共有してください：
