算作前言

在 B 站看到 pygwalker 的介绍，很感兴趣。
是一个类似于简化版的 tableau 工具。
原版 docs PyGWalker 文档 – Kanaries

搭建看板

直接结合 streamlit 使用，streamlit 真的神器。

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
import streamlit.components.v1 as components
import streamlit as st # 调整Streamlit页面的宽度
st.set_page_config(page_title="在Streamlit中使用PyGWalker", layout="wide") # 添加标题
st.title("在Streamlit中使用PyGWalker") 
df = pd.read_csv(r"C:\Users\htwl\Desktop\2024-03-25T01-03_export.csv")
# 导入你的数据
# df = pd.read_csv("https://kanaries-app.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/public-datasets/bike_sharing_dc.csv") 
# 使用PyGWalker生成HTML
pyg_html = pyg.to_html(df) 
# 将HTML嵌入到Streamlit应用程序中
components.html(pyg_html, height=1000, scrolling=True)

看板介绍

看板视图

具体如何创建看 doc：使用 Graphic Walker 创建数据可视化 – Kanaries
常规的柱状图、折线图、面积图、散点图都能做。

数据集视图

使用心得

1. 类型为数据看板工具，优势是易上手，核心功能齐全搭建简单，方便分享，且免费。
2. 缺点没有数据拼接功能，需要在 python 后台搭建好数据集。不能像 tableau 一样做表连接。
3. 功能相对比较单一，比如散点图画趋势线，我没有找到具体的操作方法。可能做这个只是为了引流吧。
   总体来说是一个很好的看板工具。