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你在 Jupyter Notebook 中有一堆數(shù)據(jù)需要分析和可視化。PyGWalker 就像一個(gè)神奇的工具，使這一過程變得超級簡單。

它將你的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一種特殊的表格，你可以像使用 Tableau 一樣與之交互。

你也可以直觀地探索數(shù)據(jù)，隨意操作，發(fā)現(xiàn)模式和見解，而不會迷失在復(fù)雜的代碼中。

PyGWalker 簡化了一切，讓你能夠快速、輕松地分析和理解數(shù)據(jù)。

官方：https://github.com/Kanaries/pygwalker

使用方法

通過 pip 安裝 PyGWalker 庫

!pip install pygwalker -q

要在 Jupyter Notebook 中開始使用 PyGWalker，你需要導(dǎo)入兩個(gè)必要的庫：pandas 和 pygwalker。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

import pandas as pd 這一行允許你以表格格式處理數(shù)據(jù)，而 import pygwalker as pyg 則引入了 PyGWalker 庫。

導(dǎo)入后，你可以將 PyGWalker 無縫集成到現(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，你可以通過傳遞數(shù)據(jù)框作為參數(shù)，創(chuàng)建一個(gè)名為 “gwalker” 的 PyGWalker 實(shí)例，例如：

gwalker = pyg.walk(df)

當(dāng)你執(zhí)行提供的命令時(shí)，代碼單元格下方將出現(xiàn)一個(gè)新的輸出。這個(gè)輸出將包含一個(gè)交互式用戶界面。

該界面提供了多種拖放功能，你可以利用這些功能來分析和探索數(shù)據(jù)。它提供了一種方便且交互式的方式與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，使你能夠執(zhí)行數(shù)據(jù)可視化、探索關(guān)系等任務(wù)。

使用 PyGWalker，你現(xiàn)在擁有一個(gè)類似于 Tableau 的用戶界面，可以分析和可視化數(shù)據(jù)。

PyGWalker 提供了更改標(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并選擇折線標(biāo)記類型，輕松切換到折線圖。

你還可以通過創(chuàng)建并排視圖來比較不同的度量。通過將多個(gè)度量添加到行或列中，你可以輕松地并排分析和比較它們。

你可以根據(jù)特定的類別或特征將數(shù)據(jù)組織成不同的部分。這有助于你單獨(dú)分析和比較數(shù)據(jù)的不同子集。

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)化方式可視化數(shù)據(jù)，并根據(jù)你的具體需求調(diào)整數(shù)據(jù)的分析和解釋方式。

你還可以將數(shù)據(jù)探索結(jié)果保存到本地文件。

PyGWalker 是一個(gè)功能多樣的庫，提供了眾多功能。探索這個(gè)強(qiáng)大的工具可以提升你的數(shù)據(jù)分析和可視化技能。

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