通过可视化分析表格型数据，可以更加直观地了解数据。PyGWalker是一款神奇的工具，可以在Jupyter Notebook中轻松进行数据分析和可视化。它可以将用户的数据转化为交互式表格，类似于Tableau的使用体验。使用PyGWalker，用户可以直观地探索数据，发现模式和洞察力，无需处理复杂的代码。该工具由Kanaries开发，你可以在官方的GitHub代码库中找到它。【官方GitHub代码库】：https://colab.research.google.com/drive/171。eq-uTLg Sj lu-P9 DQig 7Md1lkpXQ2？usp=sharing)。Kaggle Notebook(https：//www.kaggle.com/code/asm def。/pygwalker-test/notebook)。要开始使用PyGWalker，在Jupyter Notebook中安装它的库。通过以下命令进行安装：pip install pygwalker -q。然后导入必要的库：pandas和pygwalker。Pandas库用于处理表格格式的数据。而pygwalker库是PyGWalker的核心库。import pandas s dimport pig walker s pig。导入库后，你可以将PyGWalker集成到现有的工作流程中。首先使用pandas加载你的数据：df = pd.read_csv('my_data.csv')。然后创建一个PyGWalker实例。命名为"gwalker"，并将数据框作为参数传递。执行上述命令后，你会在代码单元格下方看到一个新的输出。这个输出是一个交互式用户界面，提供了各种拖放功能用于分析和探索数据。通过这个界面，你可以进行可视化数据探索关系等任务。PyGWalker提供了灵活的标记类型，可以创建不同类型的图表。例如可以轻松切换到折线图，只需选择所需的变量和线条标记类型。此外可以创建拼接视图比较不同的测量值。通过将测量值添加到行或列，可以并排分析和比较它们。你还可以根据特定的类别或特征对数据进行分组，这有助于对数据的不同子集进行单独分析和比较。PyGWalker允许你以表格的形式查看数据，并自定义分析和语义类型。PyGWalker是一个强大的通用库，可以帮助你可视化数据，并根据需要调整数据分析和解释的方式。最后，你可以将数据探索结果保存到本地文件中。

总之，PyGWalker是一个功能强大的数据分析和可视化工具，可以帮助你更轻松地探索和分析数据，发现其中的模式和洞察力。

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