Morphでは、Pythonのエコシステム上の可視化ライブラリを自由に活用してデータアプリを作ることができます。 このチュートリアルでは、PyGWalkerを使用して作成したリッチなダッシュボードをMorphのデータアプリに埋め込むための方法を紹介します。

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事前準備

このチュートリアルでは、事前に以下のコマンドを使用してPyGWalkerをインストールしてください。

pip install pygwalker

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最終的な成果物

PyGWalkerは、DataFrame上のデータからインタラクティブにデータ分析を行うためのダッシュボードを作成してくれるライブラリです。 以下のようにMorphのダッシュボード上に配置をしてチームに公開することで簡単にBIアプリを導入することができます。

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チュートリアル

このチュートリアルのアプリでは、以下の流れで実装をします。

  1. PyGWalkerを使用してHTMLを返却するPythonの関数を作成
  2. MDXファイルで<Embed />コンポーネントに渡すことで生成されたダッシュボード

<Embed />では、HTMLを返却するPython関数をloadDataの対象として受け取った場合にそのHTMLを表示する役割があります。

サンプルデータをDataFrameとして作成をして、そのデータをPyGWalkerを使用してダッシュボードに変換をした上で、HTMLとして返却をします。

import pandas as pd
import morph
from morph import MorphGlobalContext
from morph_lib.types import HtmlResponse
import pygwalker as pyg

@morph.func
def create_pygwalker_dashboard(context: MorphGlobalContext):
    data = pd.DataFrame({
        "city": [
            "Los Angeles", "San Francisco", "San Diego", "Sacramento",
            "Houston", "Dallas", "Austin", "San Antonio",
            "Miami", "Orlando", "Tampa", "Jacksonville",
            "New York", "Buffalo", "Rochester", "Syracuse",
            "Chicago", "Springfield", "Peoria", "Naperville"
        ],
        "state": [
            "California", "California", "California", "California",
            "Texas", "Texas", "Texas", "Texas",
            "Florida", "Florida", "Florida", "Florida",
            "New York", "New York", "New York", "New York",
            "Illinois", "Illinois", "Illinois", "Illinois"
        ],
        "population": [
            3980400, 883305, 1423851, 508529,
            2328000, 1343000, 964300, 1532200,
            470914, 285713, 399700, 903889,
            8399000, 256304, 206284, 142749,
            2716000, 116250, 112936, 147122
        ]
    })
    html_code = pyg.to_html(data, appearance="light")
    return HtmlResponse(html_code)
定期実行Plotlyを用いた高度なダッシュボードアプリ構築