expdpy — パネルデータをインタラクティブに探索
expdpy は、パネルデータおよびクロスセクションデータのための探索的データ分析ツールキットで、モダンなPythonツール（Plotly、pyfixest、Great Tables）の上に構築されています。組み合わせ可能な分析関数と2つのノーコードウェブアプリを兼ね備えており、R パッケージ ExPanDaR の Python 移植版です。
はじめに
- クイックスタート用ノートブック（Colab） — インストール不要で、ブラウザ上でパッケージを最初から最後まで実行できます。
- オンラインアプリ（Streamlit） — 付属のデータセットを、コードを書かずに探索できます。
- API リファレンス — 関数レベルの完全なドキュメント。
主な機能
- 探索 — 記述統計、相関行列、極値の検出、ヒストグラム、時系列・分位点トレンド、グループ別の棒／バイオリングラフ、および LOESS 平滑化（任意）付きの散布図。
- モデリング — 多元固定効果とクラスター頑健標準誤差、出版品質の回帰表、Frisch–Waugh–Lovell 部分回帰プロット、外れ値処理（ウィンソライズ／切り捨て）。
- 再現 — 任意のセッションを Jupyter ノートブック、Python スクリプト、または整形済みデータセットとして書き出し、アプリ間で設定を引き継げます。
使用例
import expdpy as ex
from expdpy.data import load_kuznets
df = load_kuznets() # 80か国の合成パネル
ex.prepare_scatter_plot(
df, x="log_gdp_pc", y="gini_regional", color="continent", size="population", loess=1
).show()
2つのノーコードアプリ
同じ分析を、マルチページの Streamlit アプリ（クラウドにデプロイ可能）と単一ビューの Shiny for Python アプリを通じて、コードを書かずにブラウザ上で利用できます。
サンプルデータ
expdpy には、N字型の格差曲線を示すための合成 Kuznets パネル（80か国、2015〜2025年）と、Gapminder データセットが付属しています。
インストール
pip install "git+https://github.com/cmg777/expdpy.git"
expdpy は、Joachim Gassen 氏と TRR 266 プロジェクトによる R パッケージ ExPanDaR の Python 移植版です。研究での利用の際は、原典を引用してください。MIT ライセンスの下で公開されています。
