⚜️ Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python

Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.

Самыми распространенными библиотеками для создания визуализаций на Python являются Matplotlib и Seaborn, но существует и множество других инструментов.

В этом руководстве мы изучим инструменты HoloViz, а точнее Panel и hvPlot  — библиотеки с открытым исходным кодом, которые используются для создания интерактивных диаграмм и контрольных панелей. Также узнаем, как легко развернуть и поделиться контрольной панелью с помощью Jupyter Notebook.

В этом проекте мы будем использовать данные о различных покемонах, доступные на Kaggle и Wikipedia, а также данные о продажах игр про покемонов.

Краткий обзор
Мы выполним следующие задачи.

Создадим простой интерактивный график, используя hvPlot и Pandas.
Построим более сложные визуализации, используя Panel для создания виджетов, которые будут фильтровать данные, и hvPlot для отображения этих данных.
Создадим контрольную панель, показывающую табличные данные, информацию о проекте, а также различные интерактивные диаграммы.
Узнаем, как развертывать контрольную панель на Heroku, чтобы проектом можно было делиться.

➡️ Читать дальше
⚙️ Код

@pro_python_code