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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
访问官网GitHub

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 pip 或 conda 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 贡献指南和 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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