怎么用一行代碼生成Tableau可視化圖表

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PyGWalker

接下來就給大家來介紹一下這款名叫PyGWalker的Python模塊，在使用之前，我們先通過pip命令來將其下載安裝，代碼如下

pip install pygwalker
## 或者是
conda install pygwalker

我們將其與pandas模塊相結合，畢竟我們這里還是需要它來讀取CSV數據集的，這是一份共享單車的用戶使用數據，代碼如下

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

模塊導入完成之后便是對數據集的讀取了，代碼如下

df = pd.read_csv(r"bike_sharing_dc.csv", parse_dates=['date'])
df.head()

output

接下去便是PyGWalker該登場的時候了，代碼如下

pyg.walk(df)

output

我們隨后變回看到如上圖所示的界面，是不是和Tableau的界面很像呢，同樣在左邊的一欄中，我們可以看到數據集中各個字段，被分成了離散型變量(categorical data)和數值型變量(numeric data)

繪制可視化圖表

接下來我們嘗試來繪制可視化圖表，拖拽當中的字段放置到X軸或者Y軸當中，就會有可視化圖表顯示出來

那么我們可以嘗試繪制不同形態的圖標，例如我們想要繪制折線圖，例如我們在橫軸放置的是“hour”這個離散型變量，"registered"字段也就是注冊量作為縱軸，來查看不同時間段之下單車的使用量情況，同時在“Color”這一欄中放置的是“season”變量，代表的是不同的季節當中，不同時間段的單車App的注冊量情況

我們將圖表的形態變成區域圖，

同時我們還可以來更改圖表的大小，操作起來也十分的方便

過濾數據

這里我們還可以來過濾數據，主要是在filter這一欄來進行操作，要是將離散型變量拖拽過去的話，可以指定篩選的條件是哪些，例如只查看“春天”和“夏天”這兩者的數據，然后圖表依據篩選出來的條件來呈現最終的樣子

那么要是將數值型變量拖拽過去的話，會出來一個橫向的數軸并且設定橫軸的上下限，那么最終的圖表也會根據篩選出來的條件來呈現最終的樣子

查看原始數據

最后要是我們想要查看原始數據，PyGWalker模塊也提供了非常方便的途徑，點擊當中的“Data”選項

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