PyGWalkerを使用して表形式のデータを視覚化および分析する

導入

Jupyter Notebook に大量のデータがあり、それを分析して視覚化したいとします。 PyGWalker は、この作業を非常に簡単にする魔法のツールのようなものです。データを取得して、Tableau と同じように操作できる特別な種類のテーブルに変換します。複雑なコードに迷うことなく、データを視覚的に探索し、操作して、パターンや洞察を確認することができます。 PyGWalker はすべてを簡素化し、ユーザーが手間をかけずにデータをすばやく分析して理解できるようにします。 PyGWalker は Kanaries によって開発されました。

【公式GitHubコードリポジトリ】：

https://github.com/Kanaries/pygwalker

【コード】：

Google Colab (https://colab.research.google.com/drive/171QUQeq-uTLgSj1u-P9DQig7Md1kpXQ2?usp=sharing)

Kaggleノートブック

開発者プロフィール:

https://github.com/ObservedObserver

特定の探索

pip 経由で PyGWalker ライブラリをインストールします。

 !pip install pygwalker -q

Jupyter Notebook で PyGWalker を使い始めるには、pandas と pygwalker という 2 つの重要なライブラリをインポートする必要があります。

 import pandas as pd import pygwalker as pyg

import pandas as pd の行を使用すると、表形式のデータを操作できます。一方、import pygwalker as pyg は PyGWalker ライブラリを導入します。

インポートすると、PyGWalker を既存のワークフローにシームレスに統合できます。

たとえば、pandas を使用してデータを読み込むことができます。

 df = pd.read_csv('my_data.csv')

次に、次のようにデータ フレームを引数として渡して、「gwalker」という名前の PyGWalker インスタンスを作成します。

 gwalker = pyg.walk(df)

提供されたコマンドを実行すると、コード セルの下に新しい出力が表示されます。出力にはインタラクティブなユーザー インターフェイスが含まれます。

写真

インターフェースには、データの分析と探索のためのさまざまなドラッグ アンド ドロップ機能が用意されています。データを操作するための便利でインタラクティブな方法を提供し、データの視覚化、関係性の探索などのタスクを実行できます。

PyGWalker を使用すると、Tableau のようなユーザー インターフェイスを使用してデータを分析および視覚化できるようになります。

写真

PyGWalker はマーカーの種類を変更する柔軟性を提供し、さまざまな図を作成できます。たとえば、目的の変数と線マーカーの種類を選択するだけで、簡単に折れ線グラフに切り替えることができます。

写真

ステッチビューを作成して、さまざまな測定値を比較することもできます。複数の測定値を行または列に追加することで、簡単に並べて分析および比較できます。

写真

特定のカテゴリや特性に基づいて、データをさまざまなセクションに整理できます。これにより、データの異なるサブセットを個別に分析および比較できるようになります。

写真

PyGWalker を使用すると、データを表形式で表示し、分析タイプとセマンティック タイプをカスタマイズできます。データを構造化された方法で簡単に視覚化し、データの分析および解釈の方法を特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。

写真

データ探索結果をローカル ファイルに保存することもできます。

要約する

PyGWalker は、さまざまな機能を提供する汎用ライブラリです。この強力なツールを活用して、データ分析と視覚化のスキルを向上させましょう。