Jupyter Bifrost

Jupyter交互式数据可视化小部件。Bifrost提供有用的图表推荐，以及与Pandas DataFrame的轻松集成。它还提供各种分析工具

• 图表历史日志，以跟踪您的数据分析。
• 针对进一步数据探索的目标图建议。
• 交互式筛选定量和分类字段。
• 轴编码的聚合和分箱。
• 表达式的Python API

该扩展允许数据科学家在不妨碍代码可重现性的情况下熟悉数据集。在Bifrost GUI中做出的更改将自动转换为Pandas查询，使开发人员可以在最方便的时候随时返回脚本。

入门

安装

您可以使用pip安装

pip install jupyter_bifrost

如果您使用的是Jupyter Notebook 5.2或更早版本，可能还需要启用nbextension

jupyter nbextension enable --py [--sys-prefix|--user|--system] jupyter_bifrost

使用扩展

Jupyter Bifrost 旨在用于 JupyterLab 中的 Jupyter Notebook。首先导入此包

from jupyter_bifrost import Chart

然后使用数据集实例化图表对象

chart = Chart("<my-dataset>.csv")
#or
df = pd.DataFrame()
chart = Chart(df)

最后，绘制数据集以打开 Bifrost GUI

res = chart.plot()
# the `res` DataFrame will always stay up to date with the filters and aggregations applied in the GUI

有关扩展的更多帮助，请查看 wiki 或 Bifrost GUI 菜单栏中的帮助菜单。

开发安装

创建开发环境

conda create -n jupyter_bifrost-dev -c conda-forge nodejs yarn python jupyterlab
conda activate jupyter_bifrost-dev

安装 Python。这将还会构建 TS 包。

pip install -e ".[test, examples]"

在开发扩展时，您需要手动使用笔记本/实验室前端启用您的扩展。对于实验室，这是通过以下命令完成的

jupyter labextension develop --overwrite .
yarn run build

对于经典笔记本，您需要运行

jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py jupyter_bifrost
jupyter nbextension enable --sys-prefix --py jupyter_bifrost

请注意，Windows 上不适用 --symlink 标志，因此每次您重建扩展时都必须运行 install 命令。对于某些安装，您可能还需要使用除 --sys-prefix 之外的另一个标志，但此处不会介绍这些标志的含义。

如何查看您的更改

Typescript

如果您使用 JupyterLab 进行开发，则可以监视源目录，并在不同的终端中同时运行 JupyterLab 以监视扩展源代码的变化，并自动重建小部件。

# Watch the source directory in one terminal, automatically rebuilding when needed
jlpm watch
# Run JupyterLab in another terminal
jupyter lab

更改后，等待构建完成，然后刷新您的浏览器，更改应生效。

Python

如果您更改了 Python 代码，则需要重新启动笔记本内核才能生效。