ノートブック

Python のパッケージ vastgrid は、どんな大きさの表も Jupyter ノートブックの中の vastgrid の表に示します。pandas・Polars の DataFrame、PyArrow の表、DuckDB のリレーション、そして CSV・TSV・Parquet・JSON・JSON Lines・Excel のファイルです。データはカーネルの DuckDB が読みます。セルの出力の表は anywidget で、DataGrid を示し、ウィジェットのメッセージで行のブロックを範囲ごとに読みます。編集した表は、ノートブックが DataFrame として受け取るか、書き出します。

使い方

pip install vastgrid

Python 3.11 以降と、anywidget 0.10 以降、duckdb 2.0 以降、pyarrow 19 以降が必要で、これらは pip が一緒に入れます。pandas と polars は、その DataFrame を扱うときと to_pandas・to_polars を使うときだけ必要です。ノートブックでは次のようにします。

import vastgrid

grid = vastgrid.show(df)  # pandas・Polars の DataFrame、PyArrow の表、DuckDB のリレーション
grid = vastgrid.show("sales.parquet")
grid = vastgrid.show("book.xlsx", sheet="2025", height=600, locale="ja")
grid

show(data, **options) は Grid(data, **options) と同じです。

オプション	既定	意味
sheet	最初のシート	ブックのシート
height	480	表の高さ（ピクセル）
locale	"en"	表示の言語と数値の書式の BCP 47 タグ。"ja"・"zh-CN"・"zh-TW"・"ko"・"es"・"pt-BR"・"fr"・"de"。ほかの言語の文言は英語
name	ファイルの名前、または "table"	表の名前。スクリーンリーダーが読み上げる
workers	4	表の要求に並行して答えるスレッドの数

JupyterLab 4.6 と Jupyter Notebook 7.6（ipywidgets 8）で試験しています。anywidget を使えるほかの環境（VS Code のノートブック、Google Colab、marimo）はまだ試験していません。

ファイルと表

形式	ファイル	表では
CSV、TSV	.csv、.txt、.tsv、.tab（.gz、.zst も）	編集できる
JSON、JSON Lines	.json、.jsonl、.ndjson（.gz、.zst も）	編集できる
Parquet	.parquet、.pq	編集できる。その場で行の範囲ごとに読む
Excel	.xlsx、.xlsm	編集できる。ブックのシートを（隠しシートには印を付けて）示し、sheet で選ぶ
DataFrame	pandas、Polars、PyArrow の表、DuckDB のリレーション	編集できる

DataFrame は、表を開くときに行の順のまま DuckDB に写します。DataFrame そのものは変わりません。Parquet 以外のファイルは DuckDB の表に読み込みます。カーネルのすべての表はメモリー上の 1 つの DuckDB のデータベースを共有するので、DuckDB のメモリーの上限はすべての表にまとめてかかり、収まらない分はデータベースと一緒に消える専用の一時フォルダーに書き出されます。

編集と書き出し

グリッドがエンジンとできることはすべて使えます。並べ替え・絞り込み・検索・グループ化・ピボット・数式・統計・セルの検索、そしてセルの編集（入力・貼り付け・消去・フィル・元に戻す・やり直し）です。グリッドの使い方を参照してください。

ノートブックはデータを変数として持つので、元のファイルには何も保存しません（エンジンは保存できないと答えます）。代わりに、書き込んだセルをノートブックが読みます。

grid.edits                     # {"version": 3, "cells": 3}：書き込んだセル
grid.plan                      # 表のビューのプラン：絞り込み、並べ替え、グループ、派生列
grid.to_pandas()               # 書き込んだセルを含む表を行の順で（to_polars、to_arrow も）
grid.to_pandas(view=True)      # 表のビュー：その行を、その順と列で
grid.export("view.xlsx")       # ビューをファイルに：拡張子で CSV・TSV・Parquet・JSON・Excel
grid.export("all.parquet", view=False)   # 表全体を行の順で
grid.close()                   # 表とそのテーブル、書き込んだセルを閉じる

export は書いた行数を返し、既存のファイルは新しいファイルを書き終えてから置き換えます。表の書き出しメニューも同じファイルを作り、ブラウザーがダウンロードします。

寿命

• 表はセルの出力がある間だけ生きています。セルをもう一度実行すると前に作った表を閉じ、カーネルが終わるとすべて閉じます。閉じた表の edits・to_pandas・export は ValueError を投げます。
• ページの側のテーブルは、出力の表示とともに閉じます（セルの出力を消したとき、ノートブックを閉じたとき、ページを読み込み直したとき）。Grid は閉じるまでテーブルと書き込んだセルを持ち、もう一度表示するとそれを含めて開き直します。
• grid.close() は表をすぐに閉じます。ページ、テーブル、スレッド、書き込んだセルのすべてです。

キー

表にフォーカスがある間、キーは表のものです。文字を打つとセルの編集が始まり、矢印キーでセルを移り、Enter と Tab で編集中のセルを書き込んで移り、Esc で取り消します。その間、ノートブックのコマンドモードのキー（A でセルを足す、矢印キーでセルを移る）は働かず、フォーカスが表を離れると戻ります。表は JupyterLab のテーマ（ライトかダーク）に従います。

まだできないこと

• 読んだファイルには保存しません。表を書き出すか、DataFrame から書いてください。
• 書き込んだセルはカーネルのメモリーにあり、カーネルを再起動すると失われます。

詳しくは GitHub の notebook.md（英語）にあり、メッセージと試験の方法も書いています。