Athrun Data Intelligence

Cómo crear un panel de observación interactivo de un extremo a otro utilizando las funciones de PyGWalker para una exploración de datos detallada

def generate_advanced_dataset(): np.random.seed(42) start_date = datetime(2022, 1, 1) dates = (start_date + timedelta(days=x) for x in range(730)) categories = (‘Electronics’, ‘Clothing’, ‘Home & Garden’, ‘Sports’, ‘Books’) products = { ‘Electronics’: (‘Laptop’, ‘Smartphone’, ‘Headphones’, ‘Tablet’, ‘Smartwatch’), ‘Clothing’: (‘T-Shirt’, ‘Jeans’, ‘Dress’, ‘Jacket’, ‘Sneakers’), ‘Home & Garden’: (‘Furniture’, ‘Lamp’, ‘Rug’, ‘Plant’, ‘Cookware’), ‘Sports’: (‘Yoga Mat’, ‘Dumbbell’, ‘Running Shoes’, […]