Tidy Data Explorer

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.9%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22medium%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22Tidy%20Data%20Explorer%22%2C%0A%20%20%20%20auto_download%3D%5B%22html%22%5D%2C%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Polars%20Tidy%20Data%20Explorer%0A%0A%20%20%20%20This%20notebook%20serves%20the%20following%20purpose.%0A%20%20%20%20-%20Interactively%20provide%20a%20way%20to%20explore%20tidy%20data%20in%20a%20specific%20format.%0A%20%20%20%20-%20Provide%20a%20way%20to%20utilize%20marimo%20dataframe%20UI%20to%20generate%20queries%20interactively.%0A%20%20%20%20-%20Provide%20an%20additional%20metadata%20dataframe%2C%20which%20contains%20the%20metadata%20for%20the%20Dependent%20(Y-variables).%0A%20%20%20%20-%20All%20data%20is%20generated%20based%20on%20certain%20constraints%20to%20allow%20for%20user%20to%20create%20generic%20and%20robust%20queries.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20random%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%0A%20%20%20%20return%20mo%2C%20pl%2C%20random%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20Mock%20data%20mimicking%20a%20tidy%20sweep-style%20CSV%3A%0A%20%20%20%20%60x1..xn%60%20(input%20vars%2C%20mixed%20dtypes)%20%E2%86%92%20%60__DELIM_COL__%60%20(empty%20marker)%20%E2%86%92%20%60y1..y4%60%20(output%20vars%2C%20mixed%20dtypes).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(pl%2C%20random)%3A%0A%20%20%20%20random.seed(0)%0A%0A%20%20%20%20n_rows%20%3D%20200%0A%0A%20%20%20%20categories%20%3D%20%5B%22A%22%2C%20%22B%22%2C%20%22C%22%2C%20%22D%22%5D%0A%20%20%20%20groups%20%3D%20%5B%22group1%22%2C%20%22group2%22%5D%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20pl.DataFrame(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22x1_category%22%3A%20%5Brandom.choice(categories)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22x2_group%22%3A%20%5Brandom.choice(groups)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22x3_level%22%3A%20%5Brandom.choice(%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%2C%205%5D)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22x4_value%22%3A%20%5Bround(random.uniform(0%2C%20100)%2C%203)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22__DELIM_COL__%22%3A%20%5BNone%5D%20*%20n_rows%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22y1_score%22%3A%20%5Bround(random.uniform(0%2C%201)%2C%203)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22y2_count%22%3A%20%5Brandom.randint(0%2C%201000)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22y3_ratio%22%3A%20%5Bround(random.uniform(-1%2C%201)%2C%204)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22y4_status%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20random.choice(%5B%22ok%22%2C%20%22warn%22%2C%20%22error%22%5D)%20for%20_%20in%20range(n_rows)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20).with_columns(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22x1_category%22).cast(pl.Categorical)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22x2_group%22).cast(pl.Categorical)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22y4_status%22).cast(pl.Categorical)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(pl%2C%20random)%3A%0A%20%20%20%20m_rows%20%3D%2012%0A%0A%20%20%20%20tests%20%3D%20%5B%22test_a%22%2C%20%22test_b%22%2C%20%22test_c%22%5D%0A%20%20%20%20outputs%20%3D%20%5B%22y1_score%22%2C%20%22y2_count%22%2C%20%22y3_ratio%22%2C%20%22y4_status%22%5D%0A%20%20%20%20units%20%3D%20%5B%22A%22%2C%20%22s%22%2C%20%22kg%22%2C%20None%5D%0A%0A%20%20%20%20meta_df%20%3D%20pl.DataFrame(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Test%22%3A%20%5Brandom.choice(tests)%20for%20_%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Name%22%3A%20%5Brandom.choice(outputs)%20for%20_%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Output%22%3A%20%5Bf%22output_expression_for_metric_%7Bi%7D%22%20for%20i%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Spec%22%3A%20%5Bf%22func_%7Bi%7D(x1%2C%20x2%2C%20x3)%22%20for%20i%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Description%22%3A%20%5Bf%22description%20for%20metric_%7Bi%7D%22%20for%20i%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Units%22%3A%20%5Brandom.choice(units)%20for%20_%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22weight%22%3A%20%5Brandom.randint(1%2C%201000)%20for%20_%20in%20range(m_rows)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20).with_columns(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22Test%22).cast(pl.Categorical)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(meta_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20table%20%3D%20mo.ui.dataframe(df)%0A%20%20%20%20table%0A%20%20%20%20return%20(table%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(meta_df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20meta_table%20%3D%20mo.ui.dataframe(meta_df)%0A%20%20%20%20meta_table%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20table)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Rows%20after%20filtering%2Fquery%3A**%20%7Btable.value.height%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(table)%3A%0A%20%20%20%20table.value%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A