Arakawa：用 100% Python 快速构建交互式数据报告的利器，Datapane 的高效分支
• 以 Python 脚本或 Jupyter Notebook 轻松集成，支持 Pandas DataFrame、Bokeh、Altair、Plotly、Folium 等主流可视化库图表。
• 报告内容丰富：支持 Markdown、文本、多种文件格式（图片、PDF、JSON）以及可执行后端 Python 函数的交互表单。
• 灵活布局：内置页面、标签页、下拉菜单等多种交互组件，支持多种组合形式，满足复杂数据展示需求。
• 输出多样：报告可导出为独立 HTML 文件，方便分享或嵌入到自有应用中，实现数据与可视化的实时交互。
• 快速上手：pip 一键安装，3 分钟即可完成首个报告，极大提升数据分析与展示效率。
• 开源 Apache-2.0 许可，活跃社区支持，基于 Datapane 项目深度优化，兼顾稳定与创新。
深入挖掘数据背后的价值，从构建报告的每一步开始，Arakawa 让数据讲故事更简单、直观且高效。
了解详情🔗 ninoseki.github.io/arakawa/
源码地址🔗 github.com/ninoseki/arakawa
#Python# #数据报告# #数据可视化# #交互式分析# #开源工具#
• 以 Python 脚本或 Jupyter Notebook 轻松集成，支持 Pandas DataFrame、Bokeh、Altair、Plotly、Folium 等主流可视化库图表。
• 报告内容丰富：支持 Markdown、文本、多种文件格式（图片、PDF、JSON）以及可执行后端 Python 函数的交互表单。
• 灵活布局：内置页面、标签页、下拉菜单等多种交互组件，支持多种组合形式，满足复杂数据展示需求。
• 输出多样：报告可导出为独立 HTML 文件，方便分享或嵌入到自有应用中，实现数据与可视化的实时交互。
• 快速上手：pip 一键安装，3 分钟即可完成首个报告，极大提升数据分析与展示效率。
• 开源 Apache-2.0 许可，活跃社区支持，基于 Datapane 项目深度优化，兼顾稳定与创新。
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