概述
Excel是数据分析人员,使用最基本的数据分析工具。而Python中用来操作Excel最牛逼的工具,那非Pandas莫属了。
对比这两款工具,Excel的优势在于它提供了一个直观且功能强大的图形界面,来查看您的数据,通过点选,就可以实现各种各样的操作。
为了弥补这一空白,Python中出现了很多这样的工具。它们的共同点是:都提供了一种以图形格式查看和选择性过滤数据的方法。
本文就介绍几款这样的Pandas可视化GUI界面工具,大家根据自己的需求,选择合适的工具。
1. PandasGUI
第一个要说的就是PandasGUI,该应用程序的独特之处在于它是一个用 Qt 构建的独立应用程序,可以从 Jupyter notebook 调用。
from pandasgui import show
show(df)
当你安装了该库以后,使用上述程序,会在后台驱动,打开一个GUI界面程序。
pandasgui一共有如下6大特征:
Ⅰ 查看数据帧和系列(支持多索引);
Ⅱ 统计汇总;
Ⅲ 过滤;
Ⅳ 交互式绘图;
Ⅴ 重塑功能;
Ⅵ 支持csv文件的导入、导出;
具体用法,参见我之前写过的一篇文章。
Pandas与GUI界面的超强结合,爆赞!
2. Tabloo
Tabloo使用Flask后端为DataFrames提供简单的可视化工具,以及类似于 PandasGUI的绘图功能。
使用Tabloo与PandasGUI非常相似。
import tabloo
tabloo.show(df)
这个GUI界面,有两个按钮,一个是,一个是。
对于栏,我们可以进行数据的筛选。
product == '矿泉水'
结果如下:
对于栏,我们可以进行图形的绘制。
这个库的功能貌似没有那么强大,大家了解即可。
3. Dtale
D-Tale库可以进行可视化,它可以生成交互式图形界面,支持在其中定义所需的数据外观,并根据需要对数据进行探索性分析。
同样是相似的代码:
import dtale
dtale.show(df)
这里直接以官方的一个demo为准,用于讲解。
http://alphatechadmin.pythonanywhere.com/dtale/main/1
一进去就可以可以直接看到数据,并可以手动进行包括排序、重命名、筛选和锁定列等功能,就像是Excel操作一样。
单击左上角的三角形来打开主菜单,则会显示更多选项,如下图所示。
不仅可以用于数据探索,导入导出数据、图表等各种功能应有尽有。
我们直接点击,看看有什么效果。
上图就是对这一份数据的描述统计,能够帮助我们快速的认识数据。
最小值,四分位点25%点,中位数,均值,方差,四分位点75%点,缺失值,众数等;
综上所述:pandasgui和dtale库值得大家去尝试一下,更多功能也等着大家去开发。
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