Вы никогда не будете в одиночестве: используйте Pygwalker для визуализации данных в Jupyter Notebook

Как специалист по данным, вы всегда ищете способы упростить рабочий процесс и создать интерактивную и привлекательную визуализацию ваших данных. Возможно, вы хотели бы иметь более простой способ взаимодействия с вашими данными, похожий на использование Tableau.

Затем вам следует взглянуть на PygWalker — легкую и простую в использовании привязку Python к Graphic Walker.

Что такое PyGWalker?

PyGWalker интегрирует Jupyter Notebook (или другие ноутбуки на базе Jupyter) с Graphic Walker, альтернативой Tableau с открытым исходным кодом. Название «PyGWalker» является аббревиатурой от «Python binding of Graphic Walker». Это позволяет специалистам по данным анализировать и визуализировать шаблоны данных с помощью простых операций перетаскивания вместо использования сложного кода Python.

В этой статье мы расскажем вам, как настроить Pygwalker в Jupyter Notebook, и рассмотрим некоторые интересные вещи, которые вы можете сделать с помощью Graphic Walker, чтобы сделать ваш рабочий процесс анализа и визуализации данных более управляемым. Вы также можете попробовать PygWalker в Google Colab, Binder или Graphic Walker Online Demo, чтобы протестировать его.

Начиная

Перед использованием Pygwalker обязательно установите пакет с помощью pip. Вы можете сделать это, выполнив следующую команду в терминале или командной строке:

pip install pygwalker

После установки вы можете начать использовать Pygwalker в Jupyter Notebook, импортировав библиотеки pandas и pygwalker:

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

Чтобы вызвать Graphic Walker с вашими данными, загрузите свои данные в кадр данных pandas и передайте их методу walk Pygwalker:

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
gwalker = pyg.walk(df)

Вы можете попробовать его на практике в Binder или Google Colab.

Вот и все! Теперь у вас есть интерфейс, похожий на Tableau, для изучения и визуализации ваших данных.

Изучение ваших данных с помощью Graphic Walker

С Graphic Walker вы можете делать некоторые интересные вещи, например, изменять тип метки для создания различных типов диаграмм. Например, чтобы создать линейный график, просто измените тип метки на линию:

Чтобы сравнить различные меры, вы можете создать совместное представление, добавив более одной меры в строки/столбцы:

Чтобы создать представление фасетов из нескольких подпредставлений, разделенных значением в измерении, поместите измерения в строки или столбцы, чтобы создать представление фасетов:

Заключение

Pygwalker — отличный инструмент для специалистов по данным, которые хотят анализировать и визуализировать свои данные более интерактивным и увлекательным способом. Объединив Jupyter Notebook с Graphic Walker, вы можете упростить рабочий процесс и создавать потрясающие визуализации с помощью простых операций перетаскивания.

В дополнение к Pygwalker вы также можете попробовать RATH, автоматизированный инструмент для исследовательского анализа данных с открытым исходным кодом на базе искусственного интеллекта, который еще больше упрощает ваш рабочий процесс анализа и визуализации данных. (RATH GitHub)

Попробуйте Pygwalker, и вы будете поражены тем, насколько легко и весело им пользоваться!

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.