Как использовать PyGWalker со Streamlit — Kanaries

Прежде чем погрузиться в захватывающий мир Pygwalker и Streamlit, убедитесь, что на вашем компьютере установлена ​​среда Python (версия 3.6 или выше). Как только это будет сделано, выполните следующие простые шаги:

Чтобы начать, откройте командную строку или терминал и выполните следующие команды, чтобы установить необходимые зависимости:

pip install pandas
pip install pygwalker
pip install streamlit

Теперь, когда у нас есть все зависимости, давайте создадим приложение Streamlit, включающее Pygwalker. Создайте новый скрипт Python с именем pygwalker_demo.py и скопируйте в него следующий код:

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
import streamlit.components.v1 as components
import streamlit as st
 
# Adjust the width of the Streamlit page
st.set_page_config(
    page_title="Use Pygwalker In Streamlit",
    layout="wide"
)
 
# Add Title
st.title("Use Pygwalker In Streamlit")
 
# Import your data
df = pd.read_csv("https://kanaries-app.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/public-datasets/bike_sharing_dc.csv")
 
# Generate the HTML using Pygwalker
pyg_html = pyg.walk(df, return_html=True)
 
# Embed the HTML into the Streamlit app
components.html(pyg_html, height=1000, scrolling=True)

Чтобы запустить приложение Streamlit и начать изучение ваших данных, выполните следующую команду в командной строке или терминале:

streamlit run pygwalker_demo.py

Вы должны увидеть некоторую отображаемую информацию:

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Local URL: http://localhost:8501
  Network URL: http://xxx.xxx.xxx.xxx:8501

Откройте указанный URL-адрес (http://localhost:8501) в веб-браузере и вуаля! Теперь вы можете взаимодействовать со своими данными и визуализировать их, используя интуитивно понятные действия перетаскивания в Pygwalker.

Если вы хотите сохранить состояние диаграммы Pygwalker, это так же просто, как выполнить следующие шаги:

1. Нажмите кнопку экспорта на графике.

2. Нажмите кнопку скопировать код.

3. Вставьте скопированный код в свой скрипт Python именно там, где он вам нужен.

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
import streamlit.components.v1 as components
import streamlit as st
 
# Adjust the width of the Streamlit page
st.set_page_config(
    page_title="Use Pygwalker In Streamlit",
    layout="wide"
)
 
# Add Title
st.title("Use Pygwalker In Streamlit")
 
# Import your data
df = pd.read_csv("https://kanaries-app.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/public-datasets/bike_sharing_dc.csv")
 
# Paste the copied Pygwalker chart code here
vis_spec = """"""
 
# Generate the HTML using Pygwalker
pyg_html = pyg.walk(df, spec=vis_spec, return_html=True)
 
# Embed the HTML into the Streamlit app
components.html(pyg_html, height=1000, scrolling=True)

4. Не забудьте перезагрузить веб-страницу, чтобы увидеть сохраненное состояние диаграммы Pygwalker.

Pygwalker и Streamlit — фантастические инструменты, которые значительно упрощают исследование и совместное использование данных.

Благодаря интуитивно понятному интерфейсу Pygwalker и широкому спектру параметров визуализации, а также способности Streamlit упростить процесс создания приложений для работы с данными и обмена ими, вы можете быстро создавать приложения для данных с визуальным пользовательским интерфейсом для визуализации и исследования данных.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по данным, Pygwalker и Streamlit могут улучшить ваш рабочий процесс анализа данных и помочь вам эффективно сообщать о своих выводах. Так что вперед, исследуйте свои данные и делитесь своими потрясающими идеями со всем миром!