Der visuelle Analysebegleiter für deinen DataFrame
PyGWalker verwandelt deine Daten mit einer einzigen Codezeile in interaktive Visualisierungs-Apps und ermöglicht dir, deine Apps mit einem Klick zu teilen.
Tausende Entwickler:innen und Datenprofis weltweit vertrauen PyGWalker
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Von Daten zur Visualisierungs-App im Handumdrehen
PyGWalker verwandelt deine Daten mit einer einzigen Codezeile in interaktive Visualisierungs-Apps und ermöglicht dir, deine Apps mit einem Klick zu teilen.
Schritt 1: PyGWalker installieren
Starte, indem du PyGWalker mit pip (pip install pygwalker) oder conda (conda install pygwalker) installierst.
Schritt 2: Deine Daten laden
Importiere PyGWalker und verwandle deinen DataFrame mit pygwalker.walk(dataframe) in eine interaktive Komponente.
Schritt 3: Erkunden & visualisieren
Erstelle Visualisierungen mit einfachen Drag-and-drop-Aktionen oder mit Befehlen in natürlicher Sprache.
Funktionen, die Visualisierung einfach machen
PyGWalker bietet eine Reihe von Funktionen, die Datenanalyse deutlich vereinfachen und dabei immer skalierbar bleiben.
Datenbereinigung kann einfach sein
Der Data Painter von PyGWalker ermöglicht dir, deine Daten mit einem "Radierer" zu bereinigen; entferne Ausreißer, Cluster und komplexe Muster in Sekunden.
Annotieren mit Ad-hoc-Analysen
Erstelle neue Variablen, Labels und Merkmale, ohne deinen Analyse-Workflow zu unterbrechen. Data Painter lässt dich neue Features in Echtzeit direkt in deinen analytischen Ansichten erzeugen.
Kartiere deine Daten mit wenigen Klicks
Erstelle sofort interaktive Karten aus deinen geografischen Daten. Zoome, verschiebe und erkunde deine Datenpunkte mit intuitiven Steuerelementen. Perfekt, um standortbasierte Muster in deinem DataFrame zu visualisieren — ganz ohne Mapping-Expertise.
Hohe Performance und Skalierbarkeit
Verarbeite riesige Datensätze mit branchenführender Geschwindigkeit und Effizienz. PyGWalker nutzt standardmäßig eine performante Engine auf Basis von DuckDB und kann für große Datenmengen auch externe Cluster wie Snowflake oder ClickHouse anbinden.
Framework-Integration
Funktioniert mit Jupyter, Streamlit, Gradio und Plotly Dash und lässt sich nahtlos in deine bestehenden Workflows einbetten.
Datenbanken anbinden
Du kannst nicht nur die gängigsten Datenbanken mit PyGWalker verbinden, sondern auch alle Dienste verwenden, die SQL als Query-Engine unterstützen. So skaliert PyGWalker auch für große Datenverarbeitungen.
Visualisierung mit wenigen Codezeilen
PyGWalker vereinfacht die Datenanalyse mit leistungsstarken Funktionen, die sich mit nur wenigen Codezeilen in Jupyter und andere Umgebungen integrieren lassen.
[1]:import pandas as pd
from pygwalker.api.jupyter import JupyterRenderer
df = pd.read_csv("./bike_sharing_dc.csv")
renderer = JupyterRenderer(df)
renderer.explorer()Häufig gestellte Fragen
PyGWalker ist ein Open-Source-Projekt, das sich ständig weiterentwickelt. Hier findest du einige häufige Fragen zu PyGWalker.
Bereit, die visuelle Kraft deiner Daten freizusetzen?
PyGWalker ist frei und Open Source und ermöglicht dir, deine Daten mit nur einer Codezeile in eine vollständig interaktive Oberfläche zur visuellen Exploration zu verwandeln.
Du brauchst ein Online-Tool, um Diagramme aus deinen Daten zu erstellen? Probiere unseren Chart Maker.