この記事のターゲット

・Tableau使ってる方でPythonやデータサイエンティスト等に興味を持ち始めた人。
・逆にPython使ってる方でTableau等のBIツールに興味のある人
等

この記事を書いた背景

　2024年夏から半年間マナビDXでAI開発(機械学習)を学びました。
機械学習を学習していく過程でEDA(探索的データ分析)で様々なツールを活用するようになりました。
　最近は、Data Wrangler等をよく使うのですが、2024/11からTableauコミュニティ資格のDATA Saberにチャレンジ中なので、Tableauライクな可視化ツール「PyGWalker」の紹介をしたいと思います。

PyGWalkerとは？

　Python環境で動く、Tableauライクな可視化ツールです。
　PyGWalkerは、Pythonのデータ分析ツール（Pandas）と直感的なUIを組み合わせたツールで、Tableauライクな操作感で操作出来ます。

PyGWalkerの特徴とTableauとの違い

PyGWalkerの特徴

　・Tableauに似たインターフェースで、データの可視化がドラッグ＆ドロップで簡単にできる。
　・コードを書く量を大幅に削減しつつ、Python内で分析ワークフローを完結できる。
　・Altairベースで軽量かつ拡張性が高い。

Tableauとの違い

　・TableauはWindowsやMacにインストールするソフトウェアですが、PyGWalkerはPython環境上で動作するソフトウェアです。
　・PyGWalkerは無料で利用が出来、GUI上でのドラッグ＆ドロップ以外に「スクリプト・コードベース」で分析も行えます。
　・Tableauより動作は軽量だが、出来ない事も多い。
　・UIが英語なので慣れるまで少し大変かも。

PyGWalkerを始める準備

自分のPC上で動かしたい場合はPython環境の構築が必要(わからない方は「Python anaconda」とかで調べてね)ですが、オンライン上でPythonが動かす事が出来るGoogle Colab等でも動かす事が可能です！
Google Colabの使い方は割愛しますが。

# 必要なライブラリをインストール　※各自足りないものを追加インストール
!pip install pygwalker

# 必要なライブラリを使えるようにする（PandasとPyGWalker）
import pandas as pd
import pygwalker as pyg

# PyGWalkerで使用するデータファイルを読み込む。
df = pd.read_csv(r'サンプル - スーパーストア.csv', encoding='utf-8')
# PyGWalkerを実行
walker = pyg.walk(df)

なんと、たったこれだけのプログラムコードでPyGWalkerを利用できます。
UIが英語ですがTableauユーザーならさほど困らないんじゃないかと思います。

よく使う項目として下があるのですが、左から
　・連続・不連続の変更
　・チャートの変更
　・スタックモードの変更
　　そのまま（None）、積み上げ(Stack)、や正規化（Normalize）、ピラミッド※正負の値を中心（Center）

現在、使い方を勉強中

Pythonのプログラムコードを書かなくても直感的にableauライクで可視化が出来るPyGWalker。
私も使い方の勉強中で
　・値を表示できないの？
　・色をもっと柔軟に設定できないの？
　・Centerがズレる時があるんだけど？
等など、課題がたくさんあります。

でも簡単に可視化できる「PyGWalker」は便利！

もう少し使い慣れたら情報を追記したいと思います。(｀・ω・´)

参考URL
PyGWalker（https://chatgpt.com/c/678f7409-bf24-8003-ad92-8b265cc9c97c）
Google Colab（https://colab.research.google.com/?hl=ja）
DATA Saber（https://datasaber.world/）
マナビDXクエスト（https://dxq.manabi-dx.ipa.go.jp/）