数据科学家必备套件：Pygwalker+Streamlit

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数据科学家必备套件：Pygwalker+Streamlit

来源：日剧盘点 发布时间：2023-07-05 09:42

作为一个数据科学家，最重要是不是写代码，而是用最简朴方式探索数据，分析数据并且将结果通过Web分享。许多人可能使用Jupyter Notebook，它确实最合适的工具，但是轻微有点大。今天虫虫给大家先容另一种更小、更便捷的选择：Pygwalker +Streamlit集成来分析和可视化数据。

概述

Pygwalker

PyGWalker，你可以称它为“Pig Walker”，全称为：Python Binding of Graphic Walker。

Pygwalker是一个流行的开源Python库，它可以简化数据分析和数据可视化的操纵，可以极大简化Jupyter Notebook工作流。无需复杂的数据分析和数据可视化步骤，就可将pandas dataframe（甚至极坐标数据框）转换为类似于Tableau的交互式界面。使用Pygwalker，用户只需几个简朴的拖放操纵即可轻松天生散点图、折线图、条形图和直方图，无需任何编码技能。它是一款功能强大的工具，专为想要快速轻松地探索和可视化数据的数据科学家和分析师而设计。

Streamlit

Streamlit 最受欢迎的Web共享数据应用程序Python库之一。它答应用户在几分钟（而不是几周）内将数据脚本转换为Web应用程序。有了 Streamlit，妈妈再也不用担心你熬夜写代码和设计复杂的Web界面了。可以让你一键创建交互式和可共享数据应用程序。

Streamlit快速、开源且完全免费。

在Streamlit中集成PyGWalker

在为使用Pygwalker和Streamlit，需要确保本机中已设置好了Python环境（版Python 3.6或+）。

完成后，请按照以下简朴步骤操纵：

安装

首先，打开命令提示符或终端并运行以下命令来安装必要的依靠项：

pip install pandas

pip install pygwalker

pip install streamlit

代码

现在我们已经具备了所有依靠项，让我们创建一个包含Pygwalker的Streamlit 应用程序。创建一个名为的新Python脚本pygwalker_demo.py并将以下代码复制到其中：

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集成",

layout="wide"

)

st.title("Pygwalker和Streamlit集成")

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)

集成

要启动Streamlit应用程序并开始探索数据，请在命令提示符或终端中运行以下命令：

streamlit run pygwalker_demo.py

应该看到显示一些信息：

然后就自动打开你默认的浏览器中，打开该URL。你就可以使用Pygwalker直观的拖放操纵与数据进行交互并使其可视化。

图表

假如想留存Pygwalker图表的状态，只需执行以下步骤即可简朴：

单击图表上的导出按钮。

单击复制代码按钮。

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