DuckDBとPandasを使用したデータ分析の方法 – Kanaries
PyGWalker CloudTurn your dataframe into an interactive web app with one click! DuckDBとPandasを使用したデータ分析の方法 データ分析には使用するツールによって結果が大きく異なる場合があります。それがDuckDBとPandasの役割です。これらのツールはデータ分析の世界で注目を集めつつあります。この記事では、これらのツールの使い方、それぞれの特徴、違い、そしてデータ分析のタスクを強化するためにこれらを組み合わせる方法について詳しく紹介します。 DuckDBとは まずはDuckDBについて説明します。DuckDBは、C++で書かれたインメモリの解析用データベースです。分析的なSQLクエリとデータ集約タスクをサポートするように設計されています。しかし、これが特筆すべき点ですが、DuckDBは高速です。本当に
PyGWalker超入門【Streamlit編】 - Qiita
PyGWalkerとは PyGWalkerはPandasのDataFrameをTableau風のGUIで探索・可視化できるPythonライブラリです。 オープンソースソフトウェアとして開発されていてソースコードはGitHubで公開されています。 なお、READMEによると、 "Pig Walker"のように発音 …だそうです。 インストール インストール手順は公式ドキュメントに記載されています。 自分はAnaconda環境で構築しましたが、Anaconda環境が古すぎて失敗してしまったので、そのアップデートから実施しました。 また、今回はStreamlit上でPyGWalkerを起動させるので、Streamlitもインストールしておきます。 import pygwalker as pyg import pandas as pd import streamlit.components.v1
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
