

Pygwalker
紹介 :
PyGWalkerは、データをインタラクティブな視覚化アプリケーションに簡単に変換できるPythonライブラリです。ワンクリックで共有することが可能です。データクレンジング、注釈、リアルタイム分析ビューなどの機能を提供し、データ分析をシンプルかつ拡張可能なものにします。
ターゲットユーザー :
PyGWalkerは、データを視覚化アプリケーションに迅速に変換する必要があるデータアナリスト、データサイエンティスト、およびあらゆる専門家にとって最適です。データクレンジングと分析のプロセスを簡素化し、ユーザーは煩雑なデータ準備作業ではなく、データ分析自体に集中できます。
使用シナリオ
データアナリストがPyGWalkerを使用して、売上データのインタラクティブなダッシュボードを迅速に作成します。
データサイエンティストがPyGWalkerを使用して、複雑なデータパターンの探索と分析を行います。
教育機関がPyGWalkerを使用して、生徒にデータを視覚化形式に変換する方法を教えます。
製品特徴
データクレンジング:Data Painterを使用して、異常値、クラスタ、複雑なパターンを迅速に削除します。
注釈と即時分析:分析ビューで新しい変数/ラベル/特徴をリアルタイムに作成します。
簡潔なコード:数行のコードだけでデータの視覚化を実現します。
ワンクリック共有:簡単な操作でアプリケーションを共有できます。
様々な形式に対応:CSVなど様々なデータ形式を処理できます。
統合開発環境:Jupyter NotebookやStreamlitなどの開発環境に対応しています。
使用チュートリアル
1. PyGWalkerのインストール:ターミナルまたはコマンドプロンプトで`pip install pygwalker --upgrade`と入力します。
2. ライブラリのインポート:PythonスクリプトまたはJupyter NotebookでPyGWalkerとPandasライブラリをインポートします。
3. データの読み込み:Pandasの`read_csv`関数を使用してデータファイルを読み込みます。
4. PyGWalkerの適用:`pyg.walk(df)`関数(`df`はデータを含むDataFrame)を呼び出します。
5. 視覚化のカスタマイズ:必要に応じて視覚化インターフェースをカスタマイズし、注釈と分析ツールを追加します。
6. アプリケーションの共有:アプリケーションの開発が完了したら、PyGWalkerの共有機能を使用してアプリケーションをワンクリックで共有できます。
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