Pandas是我們日常處理表格數據最常用的包,但是對于數據分析來說,Pandas的DataFrame還不夠直觀,所以今天我們將介紹4個和Pandas相關的Python包,可以將Pandas的DataFrame轉換交+互式表格,讓我們可以直接在上面進行數據分析的操作。
Pivottablejs
Pivottablejs是一個通過IPython widgets集成到Python中的JavaScript庫,允許用戶直接從DataFrame數據創建交互式和靈活的匯總報表。可以進行高效、清晰的數據分析和表示,幫助將數據從Pandas DataFrame轉換為易于觀察的交互式數據透視表。
pivot_ui函數可以自動從DataFrame生成交互式用戶界面,使用戶可以簡單地修改,檢查聚合項,并快速輕松地更改數據結構。
!pipinstallpivottablejs frompivottablejsimportpivot_ui importpandasaspd data=pd.read_csv("D:Datacompany_unicorn.csv") data["Year"]=pd.to_datetime(data["DateJoined"]).dt.year pivot_ui(data)
如下圖所示,我們可以直接在notebook中對DataFrame進行篩選,生成圖表
我們還可以快速生成數據透視表
Pygwalker
PyGWalker可以把DataFrame變成一個表格風格的用戶界面,讓我們直觀有效地探索數據。
這個包的用戶界面對Tableau用戶來說很熟悉,如果你用過Tableau那么上手起來就很容易
!pipinstallpygwalker importpygwalkeraspyw walker=pyw.walk(data)
通過一些簡單的拖拽,可以進行篩選和可視化,這是非常方便的。
Qgrid
除了PyGWalker之外,Qgrid也是一個很好的工具,它可以很容易地將DataFrame架轉換為視覺上直觀的交互式數據表。
importqgrid qgridframe=qgrid.show_grid(data,show_toolbar=True) qgridframe
我們還可以直接在表上添加、刪除數據。
與上面提到的qgrid包一樣,Itables提供了一個簡單的接口。可以進行簡單的操作,如過濾、搜索、排序等。
fromitablesimportinit_notebook_mode,show init_notebook_mode(all_interactive=False) show(data)
tables和Qgrid包對于快速查看數據模式是必要的。然而,如果我們想要進一步理解數據并進行數據轉換,它們的特征是不夠的。因此,在獲得更復雜的見解的情況下,使用透視表js和Pygwalker是可取的。
總結
上面的這些包可以在Jupyter Notebook中將dataframe轉換為交互式表。
Itables 和Qgrid比較輕量,可以讓我們快速的查看數據,但是如果你想進行更多的操作,例如生成一些簡單的可視化圖表,那么Pivottablejs和Pygwalker是一個很好的工具。
審核編輯:黃飛
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