So erstellen Sie ein durchgängiges interaktives Analyse-Dashboard mit PyGWalker-Funktionen für eine aufschlussreiche Datenexploration
def generate_advanced_dataset(): np.random.seed(42) start_date = datetime(2022, 1, 1) dates = (start_date + timedelta(days=x) for x in vary(730)) classes = ('Electronics', 'Clothes', 'House & Backyard', 'Sports activities', 'Books') merchandise = {…