pygwalker

Python数据可视化库支持拖拽式分析和自然语言查询

PyGWalker 数据可视化探索性数据分析 Jupyter Notebook 交互式界面 Github 开源项目

PyGWalker是一个Python库，将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询，简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境，可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能，允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析，提高工作效率。

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介绍相关项目

meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库

GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型

Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

DataProfiler - DataProfiler：自动化数据分析与敏感数据检测的Python库

DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要

DataProfiler是一个Python库，用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame，支持模式识别、统计分析及实体识别（PII/NPI）。带有预训练的深度学习模型，可高效识别敏感数据，并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式，提供便捷的数据处理解决方案。

aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具

AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目

aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集，每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析，简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式，促进了开放地理数据在实际应用中的使用。

dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架

DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习

Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。

py-shiny - 高效构建交互式Web应用的Python框架

GithubPythonShinyWeb应用交互式可视化反应式编程开源项目

Shiny for Python是一款面向数据科学家和开发者的Web应用开发框架。它支持快速构建交互式可视化和原型应用，同时具备扩展性以满足大型应用需求。该框架采用响应式编程，支持模块化开发，并提供多种免费托管选项。Shiny for Python结合了高效开发和灵活扩展，适用于各类数据驱动的Web应用开发。

perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具

GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理

Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎，支持Apache Arrow格式，并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用，支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外，Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件，为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。

logfire - Python可视化观测平台

GithubLogfirePydanticPythonSQLobservability开源项目

Logfire为Python应用提供前所未有的可视化洞察，提供一个简洁且功能强大的控制台，支持Python对象的丰富展示，事件循环遥测及代码和数据库查询分析。平台支持标准SQL查询，且与OpenTelemetry紧密集成，允许您利用现有的工具、基础设施和仪表化方法，提升性能监控和数据分析能力。不仅易于上手，而且能够为整个工程团队带来实际的使用价值。

superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台

GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化

Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。

panel - Python数据探索和Web应用开发框架

GithubPanelPython交互式应用仪表板开源项目数据可视化

Panel是一个开源Python库，专注于数据探索和Web应用开发。它整合了PyData生态系统和数据表格功能，提供了高级响应式API和低级回调API，适用于快速构建探索性应用和复杂的交互式多页面应用。作为HoloViz生态系统的组成部分，Panel为开发者提供了连接各种数据可视化和分析工具的统一接口。

dataset-viewer - 全面的数据集浏览支持与管理工具

APIGitHubGithubHugging Facebugsdataset viewer开源项目

Dataset viewer 通过 API 提供预处理数据，方便用户浏览和管理 Hugging Face Hub 上的所有数据集。用户可分页查看数据，每页包含 100 行，并通过底部按钮进行导航、过滤、搜索数据和查看基本统计信息。前端组件未开源，遇到问题或需要新功能，可以通过 GitHub 反馈。用户还可通过贡献想法、回答问题、报告错误与改进建议来支持项目改进。

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