ipydatagrid

ipydatagrid

Jupyter环境中的快速数据网格工具

ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面,支持高性能操作,并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示,提供双向数据绑定的选择模型,并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。

ipydatagridJupyter数据网格交互式可视化数据分析Github开源项目

ipydatagrid

Binder pre-commit 代码风格: prettier 代码风格: black 使用 jest 进行测试

适用于 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 的快速数据网格小部件

目录

使用和示例

功能齐全的 DataGrid 界面 DataGrid

高性能且与 ipywidgets 完全集成 DataGrid

使用各种渲染器自定义网格中数据的表示方式 DataGrid

享受具有双向数据绑定的复杂选择模型 DataGrid

由 Vega 表达式驱动的条件格式化 DataGrid

教程和示例笔记本可以在 /examples 目录中找到。

安装

如果使用 JupyterLab,ipydatagrid 需要 JupyterLab 3 或更高版本。

你可以使用 pipconda 安装 ipydatagrid

使用 pip

pip install ipydatagrid

使用 conda

conda install -c conda-forge ipydatagrid

如果你使用的是 Jupyter Notebook 5.2 或更早版本,你可能还需要启用 nbextension:

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

注意:为了使用 bqplot 中的 Scales 的示例正常工作,还必须安装 bqplot 的 notebook 和 lab 扩展。有关安装说明,请参阅 bqplot 仓库

开发安装

对于开发安装:

git clone https://github.com/jupyter-widgets/ipydatagrid.git cd ipydatagrid conda install ipywidgets=8 jupyterlab pip install -ve .

为 Jupyter notebook 启用开发安装:

jupyter nbextension install --py --symlink --sys-prefix ipydatagrid jupyter nbextension enable --py --sys-prefix ipydatagrid

为 JupyterLab 启用开发安装:

jupyter labextension develop . --overwrite

开发者注意:在 Linux 或 OS X 上,--symlink 参数允许直接修改 JavaScript 代码。Windows 不支持此功能。

如果你正在修改 TypeScript 代码,可以在一个终端中使用以下命令监视代码更改并自动重建:

jlpm watch

然后在另一个终端中运行:

jupyter lab

(或 jupyter notebook 或类似命令)。

贡献

我们 :heart: 贡献。

ipydatagrid 包隶属于 Jupyter-Widgets 软件子项目

我们感谢来自社区的贡献。

我们遵循 IPython 贡献指南Jupyter 贡献指南

许可证

请阅读 LICENSE 文件。

行为准则

本项目采用了 Project Jupyter 的行为准则

安全漏洞报告

如果你认为在本项目中发现了安全漏洞,请向项目提出问题,详细说明可疑问题以及你发现的任何复现方法。

请不要在 GitHub 仓库中公开提出问题,我们更希望在有机会审查和解决漏洞之前将其保密。

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