事半功倍,必看这4个Pandas神器!

本文介绍了四个增强PandasDataFrame交互性的Python包:Pivottablejs用于创建交互式报表,Pygwalker提供Tableau风格界面,Qgrid和Itables则支持直观的数据展示和编辑。这些工具能帮助数据分析师更有效地探索和处理数据。

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Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包,但是对于数据分析来说,Pandas的DataFrame还不够直观,所以今天我们将介绍4个和Pandas相关的Python包,可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格,让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。

Pivottablejs

Pivottablejs是一个通过IPython widgets集成到Python中的JavaScript库,允许用户直接从DataFrame数据创建交互式和灵活的汇总报表。可以进行高效、清晰的数据分析和表示,帮助将数据从Pandas DataFrame转换为易于观察的交互式数据透视表。

e49b9c3be88868599273e3e2e531265d.png

pivot_ui函数可以自动从DataFrame生成交互式用户界面,使用户可以简单地修改,检查聚合项,并快速轻松地更改数据结构。

!pip install pivottablejs
 
 from pivottablejs import pivot_ui
 import pandas as pd
 
 data = pd.read_csv("D:\Data\company_unicorn.csv")
 data["Year"] = pd.to_datetime(data["Date Joined"]).dt.year
 pivot_ui(data)

如下图所示,我们可以直接在notebook中对DataFrame进行筛选,生成图表

5971212d4dc555b059da54fbed2b551c.gif

我们还可以快速生成数据透视表

aa6a6a9654241f5b2057ca04095f8505.gif

Pygwalker

PyGWalker可以把DataFrame变成一个表格风格的用户界面,让我们直观有效地探索数据。

d6f6c241b3095b5931956649223bc671.png

这个包的用户界面对Tableau用户来说很熟悉,如果你用过Tableau那么上手起来就很容易

!pip install pygwalker
 
 import pygwalker as pyw
 walker = pyw.walk(data)
a33d25e2414eddffe64f9f7a916fbb61.gif
img

通过一些简单的拖拽,可以进行筛选和可视化,这是非常方便的。

Qgrid

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除了PyGWalker之外,Qgrid也是一个很好的工具,它可以很容易地将DataFrame架转换为视觉上直观的交互式数据表。

import qgrid
 qgridframe = qgrid.show_grid(data, show_toolbar=True)
 qgridframe
a0f0225cd0a084358c25f04754bf08c7.gif

我们还可以直接在表上添加、删除数据。

Itables

20a9865a7454cf90f3a99e28ad83bf0d.png

与上面提到的qgrid包一样,Itables提供了一个简单的接口。可以进行简单的操作,如过滤、搜索、排序等。

from itables import init_notebook_mode, show
 init_notebook_mode(all_interactive=False)
 
 show(data)
c1ec71393ecfa11187ee232f7e774fd3.gif

tables和Qgrid包对于快速查看数据模式是必要的。然而,如果我们想要进一步理解数据并进行数据转换,它们的特征是不够的。因此,在获得更复杂的见解的情况下,使用透视表js和Pygwalker是可取的。

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