一款超强的 Python 分析工具！

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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技术交流

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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
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也可以使用 conda 进行安装。

然后，导入所需要的库，pandas 和 pygwalker 即可。

import pandas as pdimport pygwalker as pyg
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将整理好的数据转换为 dataframe 的格式

df = pd.read_csv('data.csv')
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最后一步，就是将整理好的dataframe数据使用 pygwalker 处理。

gwalker = pyg.walk(df)
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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 pd
import pygwalker as pyg
df = pd.read_csv('data.csv')
gwalker = pyg.walk(df)
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执行后， 就可以看到一个优雅的界面（ 虽然不知我的数据展示了什么 ）。

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。

再来一个范例

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。

更多的数据分析的方法，大家可以自己在探索一下。

github地址：https://github.com/Kanaries/pygwalker

最后

这个项目对于数据分析者来说，可以作为一个轻量级的使用场景，是极其方便的！

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