Kanaries/pygwalker

这是什么？

核心功能

• 01直接在 pandas、polars 或 pyarrow 数据框上通过拖拽构建图表。
• 02支持柱状图、折线图、散点图等标记类型，以及拼接和分面视图。
• 03数据表视图提供数据概览、筛选和字段类型修改。
• 04可将图表导出为 PNG、SVG 或可复现的 Python 代码。
• 05图表配置可保存到本地文件以便复用。
• 06可选择在浏览器、DuckDB 内核或云端进行计算。

适用场景

• 在 Jupyter Notebook 中以可视化方式探索新的 CSV 或数据框。
• 在 Streamlit 仪表盘中嵌入交互式数据探索界面。
• 建模前快速检查数据分布和异常值。
• 将临时的可视化分析转换为可复现的 Python 代码。

快速上手

1. 1

   使用 pip 安装 PyGWalker

   pip install pygwalker
2. 2

   在 Jupyter Notebook 中导入 pandas 和 pygwalker

   import pandas as pd import pygwalker as pyg
3. 3

   加载 DataFrame 并启动交互式界面

   df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv') walker = pyg.walk(df)

使用前须知

• !交互式界面运行在 Jupyter 或类似的 Notebook 环境中，并非独立应用。

标签

常见问题

pygwalker 是什么？

一个 Python 库，可将 pandas、polars 等数据框转换为可拖拽的交互式可视化分析界面，适用于 Jupyter。 PyGWalker 是一个用于探索性数据分析的 Python 库。在 Jupyter Notebook 中对 pandas、polars 或 pyarrow 数据框调用 pyg.walk，即可打开交互界面，通过拖拽字段到坐标轴来构建图表，无需为每个视图编写绘图代码。

pygwalker 可以免费使用吗？用的什么许可证？

pygwalker 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

pygwalker 还在维护吗？

半年内有更新。pygwalker 最近一次提交是在 2026年9月5日。

pygwalker 适合用来做什么？

在 Jupyter Notebook 中以可视化方式探索新的 CSV 或数据框。 在 Streamlit 仪表盘中嵌入交互式数据探索界面。 建模前快速检查数据分布和异常值。 将临时的可视化分析转换为可复现的 Python 代码。

pygwalker 怎么安装和运行？

使用 pip 安装 PyGWalker: pip install pygwalker 在 Jupyter Notebook 中导入 pandas 和 pygwalker: import pandas as pd import pygwalker as pyg 加载 DataFrame 并启动交互式界面: df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv') walker = pyg.walk(df)

在哪里获取 pygwalker？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Kanaries/pygwalker