PyGWalker: Sonunda Veri Meraklılarını Anlayan bir Görsel EDA Aracı

Veri analizi ve görselleştirme dünyasında güzel bir kütüphane keşfettim ve sizinle paylaşmak istedim. Bu yazıda, keşifsel veri analizi (EDA) ve görselleştirme sürecini basitleştiren güçlü bir Python kütüphanesi olan PyGWalker‘ı keşfedeceğiz. İster bir veri bilimcisi, ister analist olun, isterse sadece verilerden içgörü elde etmekle ilgilenen biri olun, PyGWalker iş akışınızı basitleştirmek için burada.

PyGWalker nedir?

 “Python binding of Graphic Walker “ın kısaltması olan PyGWalker, Jupyter Notebook ve diğer Jupyter tabanlı notebook’larla entegre olan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Verilerin görsel olarak keşfedilmesi için Tableau tarzı bir kullanıcı arayüzü sağlayarak kullanıcıların basit sürükle ve bırak işlemleriyle desenleri analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. PyGWalker ile pandas veri çerçevenizi (ve polars veri çerçevenizi) etkileşimli bir kullanıcı arayüzüne dönüştürebilir, veri analizi ve görselleştirmeyi çocuk oyuncağı haline getirebilirsiniz.

PyGWalker’ın Temel Özellikleri

Bulut Entegrasyonu

PyGWalker artık grafiklerinizi buluta kaydedebileceğiniz, etkileşimli hücreleri web uygulamaları olarak yayınlayabileceğiniz ve gelişmiş GPT destekli özelliklerden yararlanabileceğiniz PyGWalker Cloud’u sunuyor. Bu entegrasyon, sorunsuz işbirliği ve görselleştirmelerinize her yerden kolay erişim sağlar.

Basitleştirilmiş İş Akışı

PyGWalker’ı kullanarak Jupyter Notebook veri analizi ve görselleştirme iş akışınızı basitleştirebilirsiniz. Karmaşık kod yazmak yerine, sezgisel sürükle ve bırak arayüzünden yararlanarak zahmetsizce anlayışlı görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. PyGWalker, kod içinde kaybolmak yerine verilerinizi keşfetmeye ve anlamaya odaklanmanızı sağlar.

Kapsamlı Grafik Özelleştirme

PyGWalker çok çeşitli grafik özelleştirme seçenekleri sunar. İşaret türünü kolayca değiştirebilir, farklı ölçümleri karşılaştırmak için concat görünümleri oluşturabilir ve alt görünümleri boyutlara göre bölmek için faset görünümleri yapabilirsiniz. Kütüphane, çizgi grafikler, çubuk grafikler, dağılım grafikleri ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli grafik türleri sunarak görsel olarak çekici ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturmanıza olanak tanır.

Diğer Araçlarla Entegrasyon

PyGWalker, veri analizi ekosistemindeki diğer popüler araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur. İster Google Colab, ister Kaggle Code veya Graphic Walker Online Demo kullanmayı tercih edin, PyGW ile bu platformlarda rahatça çalışabilirsiniz. Ayrıca, bir R kullanıcısıysanız, PyGWalker’ın R eşdeğeri olan GWalkR’yi keşfedebilirsiniz.

PyGWalker ile Başlarken

PyGWalker ile başlamak için şu basit adımları izleyin:

1. Komut satırı arayüzünüzde aşağıdaki komutu çalıştırarak gerekli paketleri yükleyin:

pip install pygwalker

2. Pandas ve PyGWalker’ı Jupyter Notebook’unuza aktarın:

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

3. Verilerinizi bir pandas veri çerçevesine yükleyin:

df = pd.read_csv('./your_data.csv')

4. PyGWalker’ı yüklenen veri çerçevesi ile başlatın:

pythonwalker = pyg.walk(df)

İşte bu kadar! Artık PyGWalker kullanarak verilerinizi analiz etmek ve görselleştirmek için etkileşimli bir kullanıcı arayüzüne sahipsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

PyGWalker’ı diğer Python kütüphaneleri ile kullanabilir miyim?

Evet, PyGWalker pandas ve polars gibi diğer Python kütüphaneleri ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Gelişmiş veri analizi ve görselleştirme görevlerini gerçekleştirmek için PyGWalker ile birlikte bu kütüphanelerin gücünden yararlanabilirsiniz.

PyGWalker büyük veri kümeleri için uygun mu?

PyGWalker, duckdb’yi bir hesaplama motoru olarak kullanma seçeneği sunarak daha büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemenizi sağlar. Use_kernel_calc=True ayarını yaparak, boyutu 100 GB’a kadar olan veri kümelerini keşfedebilirsiniz.

PyGWalker grafiklerimi ileride başvurmak üzere kaydedebilir miyim?

PyGWalker, grafik yapılandırmalarınızı JSON dosyaları olarak veya diske kaydetmenize olanak tanır. Bu özellik, görselleştirmelerinizi tekrar ziyaret etmenizi ve başkalarıyla kolayca paylaşmanızı sağlar.

PyGWalker ile önceden oluşturulmuş uygulamalar veya şablonlar var mı?

Evet, PyGWalker popüler bir web uygulama çerçevesi olan Streamlit ile entegrasyon sağlar. Streamlit’i kullanarak PygW’ın bir web sürümünü barındırabilir ve kapsamlı web geliştirme bilgisine ihtiyaç duymadan etkileşimli veri keşif uygulamaları oluşturabilirsiniz.

PyGWalker’ı kullanma hakkında daha fazla bilgi ve örneği nerede bulabilirim?

Daha ayrıntılı talimatlar, örnekler ve belgeler için PyGWalker GitHub sayfasını ziyaret edin. Veri analizi projelerinizde PyGWalker’ın tüm potansiyelini ortaya çıkarmanıza yardımcı olacak çok sayıda kaynak bulacaksınız.

İster yeni başlayan ister deneyimli bir profesyonel olun, PyGWalker veri keşfi ve görselleştirme sürecini basitleştirerek anlamlı kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmaya odaklanmanızı sağlar. Bu blog yazısında, bulut entegrasyonu, basitleştirilmiş iş akışı, kapsamlı grafik özelleştirme seçenekleri ve diğer araçlarla entegrasyon dahil olmak üzere Kütüphane’nin temel özelliklerini inceledik. Yakın bir zamanda Kaggle hesabımdan bu kütüphaneyi kullanarak çalışmalar yayınlayacağım. Bu sebeple Kaggle hesabımı da takip etmeyi unutmayın. Sağlıklı günler dilerim.

Forty Two Veri Bilimi Serisi

• 
  Bu Excel Yapay Zeka Araçları ile Veri Analizini Dakikalar İçinde Halledin
  Fatih İlhan tarafından
  Mayıs 2, 2024
• 
  Açık Veri Setleri Bulmak İçin En İyi 15 Kaynak
  Fatih İlhan tarafından
  Nisan 12, 2024
• 
  Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?
  Yusuf Çınarcı tarafından
  Nisan 9, 2024