今日软荐：让数据分析像玩 Tableau 一样简单。

近年来，数据可视化和分析工具层出不穷，但很多人仍被复杂的操作和陡峭的学习曲线吓退。

尤其是对于希望快速探索数据的用户来说，既需要直观的图形界面，又不想陷入繁琐的代码细节。

那么，有没有一种工具能兼顾高效和易用呢？答案是 Panel Graphic Walker！

这款开源工具结合了 Panel 数据应用框架的灵活性和 Graphic Walker 的强大数据可视化能力，让数据分析和探索变得前所未有的简单。

项目简介

Panel Graphic Walker 是一个开源的数据可视化界面工具。

可以像操作 Tableau 一样拖拽字段、设置图表类型，实时探索和分析数据。

它无缝集成在 Python 的 Panel 框架中，为数据科学家、分析师和开发者提供了一种低门槛、高效率的数据可视化解决方案。

核心功能

• • 多种图表类型：支持柱状图、折线图、饼图、热力图、散点图等。

• • 拖拽式操作：通过拖拽字段快速构建图表布局，无需代码输入。

• • 动态交互：支持过滤器、排序和分组操作，实时更新可视化内容。

• • 数据文件上传：通过 Panel 快速加载数据文件，立即开始分析。

• • 导出分享：生成的图表可以轻松导出，或直接嵌入到 Panel 应用中进行展示。

快速入手

1、安装

运行Python pip命令安装：

pip install panel-graphic-walker

2、用法

创建一个简单的GraphicWalker工作区

import pandas as pd
import panel as pn

from panel_gwalker import GraphicWalker

pn.extension()

df = pd.read_csv("https://datasets.holoviz.org/windturbines/v1/windturbines.csv.gz", nrows=10000)

GraphicWalker(df).servable()

将代码放入文件 app.py，并使用 panel serve app.py 提供服务

设置图表规范

GraphicWalker(df, spec="spec.json")

更改渲染器

GraphicWalker(df, renderer='profiler')

示例：

共享自行车仪表盘

地震监测仪表盘

适用场景

• • 数据探索：对于数据科学家和分析师，Panel Graphic Walker 是一个快速查看数据趋势和关系的利器。尤其在数据处理和建模之前，探索性分析是必不可少的环节。

• • 报告与展示：将 Panel Graphic Walker 集成到你的数据分析报告中，轻松展示关键发现。实时交互功能还能让你的报告更生动、更有说服力。

• • 教学与培训：作为一款直观易用的工具，Panel Graphic Walker 非常适合用于数据分析的教学场景。学生可以通过操作界面学习数据可视化的基本原理，而不需要先掌握编程技能。

• • 小型团队数据分析：对于预算有限的团队，Panel Graphic Walker 是一个理想的选择。它无需购买昂贵的许可证，也无需配置复杂的服务器环境，部署和使用都非常简单。

写在最后

Panel Graphic Walker 是一款兼顾易用性和灵活性的工具，它让数据探索不再是数据科学家的专属技能，而变成了每个人都可以掌握的能力。

如果你正在寻找一个开箱即用、功能强大且免费的数据可视化工具，那么 Panel Graphic Walker 可能是你的最佳选择之一。

GitHub:https://github.com/panel-extensions/panel-graphic-walker