pyg pyg-PyGWalker，一个强大的python库

大家好，我是小寒。

今天给大家介绍一个非常强大的数据分析库。

可以将你的 数据框（和极坐标数据框）转变为 风格的用户界面以进行视觉探索，从而简化你的 数据分析和数据可视化工作流程。

将 （或其他基于 的笔记本）与 集成， 是 的一种不同类型的开源替代方案。它允许数据科学家通过简单的拖放操作来分析数据并可视化模式。

初体验安装库

我们可以通过 pip 来进行安装。

pip install pygwalker

或者通过conda来进行安装。

conda install -c conda-forge pygwalker

导入库

要开始在 中使用，你需要导入两个基本库： 和 。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

导入后，你可以将无缝集成到现有工作流程中。

例如，你可以使用 加载数据。

df = pd.read_csv( 'example.csv' )

然后，你可以通过将 作为参数传递来创建一个名为 “ ” 的 实例。

gwalker = pyg.walk(df)

当你执行提供的命令时pyg，新的输出将出现在代码单元格下方。此输出将包含一个交互式用户界面。

该界面提供了各种拖放功能，你可以利用它们来分析和探索数据。

借助，你现在拥有类似于 的用户界面，可以让你分析和可视化数据。

提供了更改图表类型的灵活性，使你能够创建不同的图表。

你可以将标记类型更改为其他标记类型以制作不同的图表，例如折线图。‍

你可以通过将多个度量添加到行/列中来创建连续视图。

你可以根据特定类别或特征将数据组织成单独的部分。这有助于你单独分析和比较不同的数据子集。

你可以在表格中查看数据框并配置分析类型和语义类型。

你还可以将数据探索结果保存到本地文件。

是一个多功能库pyg，提供多种功能。

探索这个强大的工具可以增强你在数据分析和可视化方面的技能。

今天的分享就到这里，我是小寒，我们下期再见。‍‍‍‍‍‍‍

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