Il compagno di analisi visiva per il tuo DataFrame
PyGWalker trasforma i tuoi dati in applicazioni di visualizzazione interattive con una sola riga di codice e ti consente di condividerle con un solo clic.
Migliaia di sviluppatori e professionisti dei dati in tutto il mondo si affidano a PyGWalker
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Dai dati all'app di visualizzazione con facilità
PyGWalker trasforma i tuoi dati in applicazioni di visualizzazione interattive con una sola riga di codice e ti consente di condividerle con un solo clic.
Passo 1: Installa PyGWalker
Inizia installando PyGWalker con pip (pip install pygwalker) o conda (conda install pygwalker).
Passo 2: Carica i tuoi dati
Importa PyGWalker e trasforma il tuo DataFrame in un componente interattivo con pygwalker.walk(dataframe).
Passo 3: Esplora e visualizza
Crea visualizzazioni con semplici operazioni di drag-and-drop o con comandi in linguaggio naturale.
Funzionalità che semplificano la visualizzazione
PyGWalker offre un set di funzionalità che rendono l'analisi dei dati molto più semplice e sempre scalabile.
La pulizia dei dati può essere facile
Il Data Painter di PyGWalker ti permette di ripulire i dati con una "gomma": puoi rimuovere outlier, cluster e pattern complessi in pochi secondi.
Annotazioni con analisi ad hoc
Crea nuove variabili, etichette e feature senza interrompere il tuo flusso di analisi. Data Painter ti consente di generare nuovi feature in tempo reale direttamente nelle tue viste analitiche.
Mappa i tuoi dati in pochi clic
Crea mappe interattive all'istante a partire dai tuoi dati geografici. Esegui zoom, pan e esplora i punti dati con controlli intuitivi. Perfetto per visualizzare pattern basati sulla posizione nel tuo DataFrame, senza bisogno di competenze cartografiche.
Prestazioni elevate e scalabilità
Elabora set di dati massivi con velocità ed efficienza leader di settore. PyGWalker gestisce di default le query con un motore ad alte prestazioni basato su DuckDB e consente anche di connettersi a cluster esterni per grandi volumi di dati come Snowflake o ClickHouse.
Integrazione con i framework
Funziona con Jupyter, Streamlit, Gradio e Plotly Dash, permettendo un'integrazione fluida nei workflow esistenti.
Connessione ai database
Puoi collegare a PyGWalker non solo i database più comuni, ma anche qualsiasi servizio che supporti SQL come motore di query. In questo modo PyGWalker scala per l'elaborazione di grandi quantità di dati.
Visualizza con poche righe di codice
PyGWalker semplifica l'analisi dei dati con potenti funzionalità che si integrano facilmente in Jupyter e altri ambienti con poche righe di codice.
[1]:import pandas as pd
from pygwalker.api.jupyter import JupyterRenderer
df = pd.read_csv("./bike_sharing_dc.csv")
renderer = JupyterRenderer(df)
renderer.explorer()Domande frequenti
PyGWalker è un progetto open source in continua evoluzione. Ecco alcune domande comuni su PyGWalker.
Pronto a liberare la potenza visiva dei tuoi dati?
Gratuito e open source, PyGWalker è una libreria Python che ti permette di trasformare i tuoi dati in un'interfaccia di esplorazione visiva completamente interattiva con una sola riga di codice.
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