核心点仅使用一行代码就可以实现数据的可视化数据分析!

这是一个star暴增的项目:PyGWalker,也是目前看来更加轻量级的分析工具!

之前我们的数据分析思路是:

1、利用 R 或者 Python 进行数据分析

2、利用沉跌跌的工具进行数据分析,比如:tableau

今天介绍的**PyGWalker**,很多功能类似于 Tableau,但是更加的轻量级,只不过需要在 jupyter 中使用。

一条命令生成交互式的数据分析页面!

拖拉拽的数据分析方式是产品经理、运营人员最喜欢的方式。

同时最为技术,如果可以这么搞,也是非常nice 的!

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👇以下,PyGWalker库的安装、使用方式和最终的使用效果。

安装部署

三步:

  • **PyGWalker**安装
  • 代码中安装的库
  • 使用pygwalker数据处理

使用 pip 安装即可

现在测试的 python3 的各个版本都可以。

pip install pygwalker

也可以使用 conda 进行安装。

然后,导入所需要的库,pandaspygwalker 即可。

import pandas as pdimport pygwalker as pyg

将整理好的数据转换为 dataframe 的格式

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

最后一步,就是将整理好的dataframe数据使用 pygwalker 处理。

gwalker = pyg.walk(df)

接下来,就可以拖拉拽了。

上面说了这么多废话,其实也就这四行。

import pandas as pdimport pygwalker as pygdf = pd.read_csv('data.csv')gwalker = pyg.walk(df)

执行后, 就可以看到一个优雅的界面(

python图片拖拉摆放_python图片拖拉摆放

虽然不知我的数据展示了什么 )。

python图片拖拉摆放_python图片拖拉摆放_02

为了更好的展示给大家,我把github上的动图拿过来。

可视化细节

很多细节基本和 Tableau 的操作页面一致。

python图片拖拉摆放_python_03

再来一个范例

python图片拖拉摆放_数据分析_04

最后,数据分析可视化的结果可以用各种格式导出,适用于不同的使用场景。

python图片拖拉摆放_数据分析_05

更多的数据分析的方法,大家可以自己在探索一下。