Похоже, ydata-profiling сдаёт позиции - библиотеки для “анализа-данных-в-одну-строчку” становятся всё умнее и красивее.
Недавно наткнулась на ещё одну интересную утилиту - PyGWalker. Помимо наглядного отчёта, у неё есть несколько крутых преимуществ:
➡️ отрабатывает почти мгновенно (особенно на средних по размеру датасетах, точно быстрее ydata);
➡️ в открывающемся интерактивном окне можно буквально перетаскивать колонки для построения графиков, менять их тип, стиль и т.п.;
➡️ ну и самое интересное - это встроенный ИИ-помощник прямо в ноутбуке, который обещают бесплатно для студентов (по вузовской почте).
🍁С чего начать?
➡️ Установите библиотеку:
pip install pygwalker
➡️ Импортируйте и запустите визуализацию на своём датафрейме, в открывшемся окне можно исследовать данные “вживую”:
import pandas as pd
import pygwalker as pyg
df = pd.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df)
➡️ Если хотите подключить ИИ-помощника, нужно оформить подписку или подтвердить вузовскую почту по ссылке. МФТИ пока нет в списке, ждём когда рассмотрят заявку ⏰
🍁Полезные ссылки:
➡️ официальный репозиторий проекта
➡️ официальная документация
➡️ ссылка на туториал на русском
➡️ демо в colab
➡️ веб-интерфейс
Всем красивых графиков!
#python@data_easy
#аналитика@data_easy