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1、PyGWalker应用：

        在数据分析的过程中，数据的探索和可视化是至关重要的环节，如何高效地将分析结果展示给团队、客户，甚至是公众，是很多数据分析师和开发者面临的挑战，接下来介绍的两大工具组合——PyGWalker与Streamlit，可以帮助用户轻松解决这个问题，即使没有复杂的代码功底，也能通过它们快速实现交互式数据可视化，并生成在线数据展示网站，大幅提升数据的呈现与分享效率。

        PyGWalker是一款强大的数据可视化工具，它与Pandas无缝集成，帮助使用者通过简单的命令在Jupyter环境中快速生成可视化图表，PyGWalker让数据探索变得更直观，支持通过拖拽、分组、筛选等操作生成交互式图表，类似于Tableau的使用体验。

        1.1电影5000数据集

import pandas as pd
import pygwalker as pyg
df = pd.read_csv(r'movie_metadata.csv')
walker = pyg.walk(df)

输出页面类似于Tableau。 

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