簡(jiǎn)介

想象一下，在Jupyter Notebook中擁有大量數(shù)據(jù)，想要對(duì)其進(jìn)行分析和可視化。PyGWalker就像一個(gè)神奇的工具，能讓這項(xiàng)工作變得超級(jí)簡(jiǎn)單。它能獲取用戶的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為一種特殊的表格，可以與之交互，就像使用Tableau一樣。可以直觀地探索數(shù)據(jù)，玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，查看模式和洞察力，而不會(huì)迷失在復(fù)雜的代碼中。PyGWalker簡(jiǎn)化了一切，讓用戶可以毫不費(fèi)力地快速分析和理解數(shù)據(jù)。PyGWalker由Kanaries開發(fā)。

【官方GitHub代碼庫(kù)】：

https://github.com/Kanaries/pygwalker

【代碼】：

Google Colab（https://colab.research.google.com/drive/171QUQeq-uTLgSj1u-P9DQig7Md1kpXQ2?usp=sharing）

Kaggle Notebook（https://www.kaggle.com/code/asmdef/pygwalker-test/notebook）

【開發(fā)者簡(jiǎn)介】：

https://github.com/ObservedObserver

具體探索

通過pip安裝PyGWalker庫(kù)。

!pip install pygwalker -q

要開始在Jupyter Notebook中使用PyGWalker，需要導(dǎo)入兩個(gè)基本庫(kù)：pandas和pygwalker。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

import pandas as pd這一行允許你處理表格格式的數(shù)據(jù)，而import pygwalker as pyg則引入了PyGWalker庫(kù)。

導(dǎo)入后，你就可以將PyGWalker無縫地集成到現(xiàn)有工作流程中。

例如，你可以使用pandas加載數(shù)據(jù)。

df = pd.read_csv('my_data.csv')

然后，你可以創(chuàng)建一個(gè)PyGWalker實(shí)例，命名為“gwalker”，將數(shù)據(jù)幀作為參數(shù)傳遞，如下所示：

gwalker = pyg.walk(df)

執(zhí)行提供的命令后，代碼單元格下方會(huì)出現(xiàn)一個(gè)新的輸出。該輸出將包含一個(gè)交互式用戶界面。

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該界面提供了各種拖放功能，可用于分析和探索數(shù)據(jù)。它提供了一種與數(shù)據(jù)交互的便捷互動(dòng)方式，讓你能夠執(zhí)行可視化數(shù)據(jù)、探索關(guān)系等任務(wù)。

有了PyGWalker，你現(xiàn)在就擁有了一個(gè)類似于Tableau的用戶界面，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化。

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PyGWalker提供了改變標(biāo)記類型的靈活性，使你能夠創(chuàng)建不同的圖表。例如，你可以通過選擇所需的變量和線條標(biāo)記類型，輕松切換到折線圖。

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你還可以通過創(chuàng)建拼接視圖來比較不同的測(cè)量值。通過將多個(gè)測(cè)量值添加到行或列，可以輕松地對(duì)它們進(jìn)行并排分析和比較。

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你可以根據(jù)特定類別或特征將數(shù)據(jù)整理成不同的部分。這有助于對(duì)數(shù)據(jù)的不同子集進(jìn)行單獨(dú)分析和比較。

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PyGWalker允許你以表格格式查看數(shù)據(jù)，并自定義分析類型和語義類型。你可以輕松地以結(jié)構(gòu)化的方式將數(shù)據(jù)可視化，并根據(jù)具體需求調(diào)整數(shù)據(jù)分析和解釋的方式。

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你還可以將數(shù)據(jù)探索結(jié)果保存到本地文件中。

總結(jié)

PyGWalker是一個(gè)提供多種功能的通用庫(kù)。探索這個(gè)強(qiáng)大的工具可以提高你在數(shù)據(jù)分析和可視化方面的技能。