Python向けスプレッドシートUI、PySheets

PySheets の紹介

• PySheets は Python 向けのスプレッドシート UI を提供し、ユーザーが探索的データサイエンスを行い、Pandas を使い、matplotlib でチャートを作成し、Excel シートを取り込み、データを分析し、レポートを作成できるようにする
• すべての Python コードはブラウザで実行され、PySheets 自体も Python で書かれている
• PySheets を使うと、ユーザーは多くのコードを書かなくても、膨大なデータサイエンスのエコシステムを活用するために、あらゆる Python パッケージと JS モジュールを読み込める

PySheets の主な機能

• Excel シートをすばやく取り込み・書き出しできる
• Pandas でデータを探索・分析できる
• Matplotlib を使って AI ベースの可視化を簡単に行える
• 最小限のコーディングで即座に結果を得られる
• チームメンバーと共有シートでコラボレーションできる
• 設定、カーネル、高額なクラウドコストが不要
• Python と JS のエコシステム全体を活用できる

PySheets の利用状況

• PySheets は 2024 年 4 月 27 日に公開ベータ版としてリリースされた
• 4 月 21 日と 23 日には、初期ベータテスターの Bruno が楽しく使っていたことが示されている
• チャートは PySheets で生成され、"embed" 機能を使って提供されている

ユーザーフィードバック

• "組み込み Python でクライアントサイドのスプレッドシートを使えるのはいいですね！" - JG
• "Python の柔軟性と、明確なスプレッドシートインターフェースおよび可視化が気に入っています。" - *****@google.com
• "PySheets は私の好きな配列ベースのコーディングを可能にしてくれます！" - FK
• "セルと Python を組み合わせるのは素晴らしいです！" - FG
• "PySheets は使いやすく、カスタマイズできます。" - IT
• "Jupyter Notebook とスプレッドシートのユニークな融合。" - FE
• "プロセスフローチャート、スプレッドシート、スクリプトを一度に手に入れられます。" - B2
• "PySheets はオープンソースの LTK を使っているので興味深いです。" - AL
• "ブラウザを離れずに、インタラクションも、Excel も、すべてできます！" - PZ
• "PySheets は非技術系アナリストとデータサイエンティストの間のギャップを埋めてくれます。" - *****@miracalml.com
• "PyScript に対する素晴らしい仕事です。プラットフォームを最大限に活用しています。" - *****@anaconda.com
• "PySheets は、Python をまず書く人のための Excel です。" - NA

価格ポリシー

• 無料: 5 シートの無制限編集、100 回の AI 生成、Excel 取り込み/書き出し
• Pro ($19.99/月): コラボレーション、無制限シート、コミュニティサポート、無制限 AI 生成
• Enterprise: Single Sign-On、オンプレミス導入、ローカルストレージ、専任サポート、監査ダッシュボード

チーム紹介

• 主任開発者の Chris Laffra は、開発ツール構築において 30 年以上の経験を持ち、IBM、Google、Uber に勤務し、Morgan Stanley、Bank of America、JP Morgan では革新的な金融商品を構築するためのエンジニアリングチームを率いてきた
• プロダクトリーダーの Kurt Vile は、ウォール街出身のグローバル技術エグゼクティブであり、戦略的な IT ビジョンを持つ人物で、技術プラットフォーム、ソフトウェアエンジニアリング、データ、データサイエンス、汎用 AI、金融の専門知識を持ち、スプレッドシートとデータ分析に対する生来の理解力を備えている
• Chris と Kurt は、技術面と財務面の専門性、そして優れたユーザー体験への情熱を結び付けている

GN+ の見解

• PySheets は、Python をブラウザで直接実行し、データ分析のための親しみやすいスプレッドシートインターフェースを提供することで、データサイエンティストと非開発者の間のギャップを埋める興味深い製品に見える
• 既存の Jupyter Notebook や Google Colab に似た面はあるが、スプレッドシート UI を提供する点で差別化されている。ただし、高度な分析には依然として Python コーディング能力が必要になりそうだ
• 価格はやや高めで、個人ユーザーの獲得は簡単ではなさそうであり、企業顧客向けのエンタープライズ機能により重点を置く方がよさそうだ
• 金融・会計分野での活用可能性が大きいと見られ、経営陣・意思決定者とデータアナリストの間のコミュニケーションおよびコラボレーションツールとしての価値も期待される
• スプレッドシートに機械学習や可視化などの機能を追加した製品としては、MS の Excel Ideas や Google Sheets の Explore 機能などがあるが、それらと比べて PySheets は、より柔軟で強力な Python ベースの分析環境を提供するという利点がある

[brainer]

こういうの、いいですね

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• PySheets は Python で書かれた Web アプリで、PyScript と PyScript-LTK を使ってブラウザ上で動作し、MicroPython と PyOdide の 2 つの Python VM を活用している
• 投稿者は、ブラウザ上で Python を使って Web アプリを書くことについて意見を聞きたがっている
• 当初は、Python を数式言語として使う PySheets に似たものを実装したが、大量の CSV を取り込む際に Python インタープリタがボトルネックになり、GIL が並列処理を妨げるなどの性能上の問題があった
• また、Python と Excel の数式言語の小さな構文差のため、ビジネスユーザーには採用しづらかった
• そこで、スプレッドシートエンジンと数式言語を Rust で実装し、Python コードウィンドウを通じて任意の Python 関数を書いて、スプレッドシートのセルから数式として呼び出せるようにした。Pandas データフレームを Python とスプレッドシートの間でシームレスにマーシャリングできるため、性能低下なしに純粋な Python の利点の 90% を得られる
• PySheets のワークフローやユースケースを知るために、動画によるウォークスルーやチュートリアルがあるとよい。アカウント登録なしで確認できるとなおよい
• 非技術者向けの簡単な GUI と、データ志向の Pandas を同時に提供する良いアイデアだ
• 健康関連データを外部サービスにアップロードするのは抵抗があるかもしれないので、セルフホスト可能な類似プロジェクトがあるのか気になる
• Excel、Sheets、Numbers が Python のような優れた言語でコーディングし、可視化やクエリをできるようにしてくれないことにいら立っている人にとっては、かなり魅力的なプロジェクトだ
• ただし、「AI ベース」という文言が目を引くものの、ホームページにはその詳細な説明がなく、不安がある。データが「幻覚」を起こしうる点が心配なので、正確に何を意味するのか説明が必要に見える
• 2000年代初頭のロンドンのスタートアップ Resolver Systems は Python とスプレッドシートを組み合わせようとしたが失敗しており、当時は Python の認知度が今よりずっと低かったことが理由かもしれない
• PySheets で Excel ファイルを取り込むとき、元の Excel ファイルの数式も認識するのか、また PySheets の機能を示す動画があるのか気になる
• Python をスプレッドシートで活用するのは素晴らしいアイデアで、Excel でもすでに行われているが、PySheets のように明確で使いやすい実装を見るのはうれしい
• スプレッドシートをもう少し制限し、たとえばシートを表形式に強制するなどして、組織内でスプレッドシートを作る際に理解しづらいぐちゃぐちゃなものを生まないようにするとよい
• Python は新しい Excel であり、いまや PySheets は新しい Python だ