資料科學家必備套件：Pygwalker+Streamlit

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資料科學家必備套件：Pygwalker+Streamlit

來源：日劇盤點 釋出時間：2023-07-05 09:42

作為一個數據科學家，最重要是不是寫程式碼，而是用最簡樸方式探索資料，分析資料並且將結果透過Web分享。許多人可能使用Jupyter Notebook，它確實最合適的工具，但是輕微有點大。今天蟲蟲給大家先容另一種更小、更便捷的選擇：Pygwalker +Streamlit整合來分析和視覺化資料。

概述

Pygwalker

PyGWalker，你可以稱它為“Pig Walker”，全稱為：Python Binding of Graphic Walker。

Pygwalker是一個流行的開源Python庫，它可以簡化資料分析和資料視覺化的操縱，可以極大簡化Jupyter Notebook工作流。無需複雜的資料分析和資料視覺化步驟，就可將pandas dataframe（甚至極座標資料框）轉換為類似於Tableau的互動式介面。使用Pygwalker，使用者只需幾個簡樸的拖放操縱即可輕鬆天生散點圖、折線圖、條形圖和直方圖，無需任何編碼技能。它是一款功能強大的工具，專為想要快速輕鬆地探索和視覺化資料的資料科學家和分析師而設計。

Streamlit

Streamlit 最受歡迎的Web共享資料應用程式Python庫之一。它答應使用者在幾分鐘（而不是幾周）內將資料指令碼轉換為Web應用程式。有了 Streamlit，媽媽再也不用擔心你熬夜寫程式碼和設計複雜的Web介面了。可以讓你一鍵建立互動式和可共享資料應用程式。

Streamlit快速、開源且完全免費。

在Streamlit中整合PyGWalker

在為使用Pygwalker和Streamlit，需要確保本機中已設定好了Python環境（版Python 3.6或+）。

完成後，請按照以下簡樸步驟操縱：

安裝

首先，開啟命令提示符或終端並執行以下命令來安裝必要的依靠項：

pip install pandas

pip install pygwalker

pip install streamlit

程式碼

現在我們已經具備了所有依靠項，讓我們建立一個包含Pygwalker的Streamlit 應用程式。建立一個名為的新Python指令碼pygwalker_demo.py並將以下程式碼複製到其中：

import pygwalker as pyg

import pandas as pd

import streamlit.components.v1 as components

import streamlit as st

st.set_page_config(

page_title="Pygwalker和Streamlit整合",

layout="wide"

)

st.title("Pygwalker和Streamlit整合")

df = pd.read_csv("bike_sharing_dc.csv")

pyg_html = pyg.walk(df, return_html=True)

components.html?chann=&eid=(pyg_html, height=1000, scrolling=True)

整合

要啟動Streamlit應用程式並開始探索資料，請在命令提示符或終端中執行以下命令：

streamlit run pygwalker_demo.py

應該看到顯示一些資訊：

然後就自動開啟你預設的瀏覽器中，開啟該URL。你就可以使用Pygwalker直觀的拖放操縱與資料進行互動並使其視覺化。

圖表

假如想留存Pygwalker圖表的狀態，只需執行以下步驟即可簡樸：

單擊圖表上的匯出按鈕。

單擊複製程式碼按鈕。

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