沒錯，只需要加載這個名為Mito的小工具包，用Python做數(shù)據(jù)分析，變得和用Excel一樣簡單：

介紹

以 Excel 為代表的電子表格是探索數(shù)據(jù)集的最重要、最具適應(yīng)性的方式之一。它可以幫助對數(shù)據(jù)類型進行必要的更改、創(chuàng)建新特征、對數(shù)據(jù)進行排序以及從現(xiàn)有特征中創(chuàng)建新特征。

遵循以上相同的思路，Mito是一個Jupyter-Lab擴展和Python庫，它使得在支持GUI的電子表格環(huán)境中操作數(shù)據(jù)變得超級容易。

Mito的出現(xiàn)，像是將Python的強大功能、和Excel的易用性進行了結(jié)合。

只需要掌握Excel的用法，就能使用Python的數(shù)據(jù)分析功能，還能將寫出來的代碼“打包帶走”。

它彌補了Excel在數(shù)據(jù)分析上的幾個缺陷：

• Excel無法做大數(shù)據(jù)分析（大型數(shù)據(jù)集處理得不好）
• Excel運行緩慢
• Excel無法輕松創(chuàng)建可重復流程

同時，又比SQL和Python更簡單、直觀。畢竟這些專業(yè)工具對于0基礎(chǔ)初學者來說，需要至少幾年時間，才能完全上手。

在本文中，我們將一起學習:

1. 如何合理設(shè)置Mito
2. 如何debug安裝錯誤
3. 使用 Mito 提供的各種功能
4. 該庫如何為對數(shù)據(jù)集所做的所有操作生成 Python 等效代碼

安裝Mito

Mito 是一個 Python 庫，可以通過 pip 包管理器安裝。它需要 Python 3.6 及以上版本。此外，系統(tǒng)上需要安裝 Nodejs，一個 JavaScript 運行時環(huán)境。

另外，可以在單獨的環(huán)境（虛擬環(huán)境）中安裝這個包，可以避免一些依賴錯誤。接下來在終端中運行這些命令，完成安裝即可。

1. 創(chuàng)建環(huán)境

我正在使用 Conda 創(chuàng)建一個新環(huán)境。你還可以使用 Python 的“venv”來創(chuàng)建虛擬環(huán)境。

conda?create?-n?mitoenv?python=3.8

2. 激活環(huán)境

conda?activate?mitoenv

3. 通過pip安裝Mito

pip?install?mitoinstaller

4. 運行 Mito 安裝程序

python?-m?mitoinstaller?install

此過程將需要一段時間來安裝和設(shè)置 Mito。

5. 啟動?Jupyter Lab

jupyter?lab

報錯解決

當啟動 Jupyter Lab時，可能會遇到如下錯誤：

.
.
.?
File?"c:userslenovoanaconda3envsmitoenvlibsite-packagesjupyter_corepaths.py",?line?387,?in?win32_restrict_file_to_user
????import?win32api
ImportError:?DLL?load?failed?while?importing?win32api:?The?specified?module?could?not?be?found.

要修復此錯誤，只需運行以下命令：

pip?install?--upgrade?pywin32==225

如果你遇到其他困難，請隨時在下面發(fā)表評論。我很樂意提供幫助。

MitoSheets 界面

在 Jupyter Lab中，創(chuàng)建一個新筆記本并初始化 Mitosheet：

import?mitosheet
mitosheet.sheet()

第一次，系統(tǒng)會提示輸入你的電子郵件地址進行注冊：

填寫完基礎(chǔ)知識后，將被重定向到 GUI 電子表格。接下來我們一起看看這個接口的所有特性，并一起學習如何生成 Python 等效代碼。

加載數(shù)據(jù)集

要在 MitoSheets 中加載數(shù)據(jù)集，只需單擊導入。有兩個選擇：

1. 從當前文件夾添加文件：這將列出當前目錄中的所有 CSV 文件，可以從下拉菜單中選擇文件。
2. 按文件路徑添加文件：這將僅添加該特定文件。

如下圖所示

如果你看下面的單元格，你會發(fā)現(xiàn)Python等效的代碼導入一個數(shù)據(jù)集使用pandas已經(jīng)生成了適當?shù)淖⑨?

這就是 Mito 的魅力，你在 Mitosheet 中執(zhí)行的每個操作都將轉(zhuǎn)換為 Python 等效代碼！接下來我們一起詳細探討一下 Mito 的所有功能。

添加和刪除列

添加列

就像在 Excel 等電子表格中一樣，你可以添加一個新列，該列可能是從現(xiàn)有列或特征創(chuàng)建的。要在 Mito 中執(zhí)行此操作，只需單擊“Add Col”按鈕。該列將添加到當前選定的列旁邊。最初，列名將是一個字母表，列的所有值都為零。

編輯新列的內(nèi)容

1. 單擊新列名稱（分配的字母表）
2. 將彈出側(cè)邊欄菜單，你可以在其中編輯列的名稱。
3. 要更新該列的內(nèi)容，請單擊該列的任何單元格，然后輸入值。你可以輸入一個常量值，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的現(xiàn)有特征創(chuàng)建值。如果要從現(xiàn)有列創(chuàng)建值，則直接使用要執(zhí)行的運算符調(diào)用列名。
4. 新列的數(shù)據(jù)類型根據(jù)分配的值進行更改。

下面的 GIF 演示了上面提到的所有內(nèi)容：

刪除列

1. 通過單擊選擇任何列。
2. 單擊“Del Col”，該特定列將從數(shù)據(jù)集中刪除。

Python代碼

在下一個單元格中生成帶有正確注釋的 Python 等效代碼，用于執(zhí)行的操作是：

#?MITO?CODE?START?(DO?NOT?EDIT)
from?mitosheet?import?*?#?Import?necessary?functions?from?Mito
register_analysis('UUID-7bf77d26-84f4-48ed-b389-3f7a3b729753')?#?Let?Mito?know?which?analysis?is?being?run
#?Imported?edxCourses.csv
import?pandas?as?pd
edxCourses_csv?=?pd.read_csv('edxCourses.csv')
#?Added?column?H?to?edxCourses_csv
edxCourses_csv.insert(7,?'H',?0)
#?Renamed?H?to?newCol?in?edxCourses_csv
edxCourses_csv.rename(columns={"H":?"newCol"},?inplace=True)
#?Set?newCol?in?edxCourses_csv?to?=coursePrice?+?courseEnrollments
edxCourses_csv['newCol']?=?edxCourses_csv['coursePrice']?+?edxCourses_csv['courseEnrollments']
#?Deleted?column?newCol?from?edxCourses_csv
edxCourses_csv.drop('newCol',?axis=1,?inplace=True)
#?MITO?CODE?END?(DO?NOT?EDIT)

創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表

數(shù)據(jù)透視表是一個重要的 excel 功能，它根據(jù)另一個分類特征匯總數(shù)字變量。要使用 Mito 創(chuàng)建這樣的表，

1. 單擊“Pivot”并選擇源數(shù)據(jù)集（默認加載 CSV）
2. 選擇數(shù)據(jù)透視表的行、列和值列。還可以為值列選擇聚合函數(shù)。所有下拉選項，如求和、平均值、中值、最小值、最大值、計數(shù)和標準偏差都可用。
3. 選擇所有必要的字段后，將獲得一個單獨的表，其中包含數(shù)據(jù)透視表的實現(xiàn)。

下面的 GIF 演示了如何為聚合函數(shù)“均值”創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表：

Python代碼

#?MITO?CODE?START?(DO?NOT?EDIT)
from?mitosheet?import?*?#?Import?necessary?functions?from?Mito
register_analysis('UUID-a35246c0-e0dc-436b-8667-076d4f08e0c1')?#?Let?Mito?know?which?analysis?is?being?run
#?Imported?edxCourses.csv
import?pandas?as?pd
edxCourses_csv?=?pd.read_csv('edxCourses.csv')
#?Pivoted?edxCourses_csv?into?df2
pivot_table?=?edxCourses_csv.pivot_table(
????index=['courseOrganization'],
????values=['coursePrice'],
????aggfunc={'coursePrice':?'mean'}
)
#?Reset?the?column?name?and?the?indexes
df2?=?pivot_table.rename_axis(None,?axis=1).reset_index()
#?MITO?CODE?END?(DO?NOT?EDIT)

合并兩個數(shù)據(jù)集

合并數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)科學項目的重要組成部分。通常，數(shù)據(jù)集被劃分到不同的表格中，以增加信息的可訪問性和可讀性。合并 Mitosheets 很容易。

1. 單擊“Merge”并選擇數(shù)據(jù)源。
2. 需要指定要對其進行合并的鍵。
3. 也可以從數(shù)據(jù)源中選擇合并后要保留的列。默認情況下，所有列都將保留在合并的數(shù)據(jù)集中。

Python代碼

#?MITO?CODE?START?(DO?NOT?EDIT)
from?mitosheet?import?*?#?Import?necessary?functions?from?Mito
register_analysis('UUID-88ac4a92-062f-4ed8-a55d-729394975740')?#?Let?Mito?know?which?analysis?is?being?run
#?Imported?Airport-Pets.csv,?Zipcode-Data.csv
import?pandas?as?pd
Airport_Pets_csv?=?pd.read_csv('Airport-Pets.csv')
Zipcode_Data_csv?=?pd.read_csv('Zipcode-Data.csv')
#?Merged?Airport_Pets_csv?and?Zipcode_Data_csv
temp_df?=?Zipcode_Data_csv.drop_duplicates(subset='Zip')
Airport_Pets_csv_tmp?=?Airport_Pets_csv.drop(['State',?'Division'],?axis=1)
Zipcode_Data_csv_tmp?=?temp_df.drop(['Mean_Income',?'Pop'],?axis=1)
df3?=?Airport_Pets_csv_tmp.merge(Zipcode_Data_csv_tmp,?left_on=['Zip'],?right_on=['Zip'],?how='left',?suffixes=['_Airport_Pets_csv',?'_Zipcode_Data_csv'])
#?MITO?CODE?END?(DO?NOT?EDIT)

修改列數(shù)據(jù)類型、排序和過濾

你可以更改現(xiàn)有列的數(shù)據(jù)類型，按升序或降序?qū)α羞M行排序，或通過邊界條件過濾它們。在 Mito 中的這些都很簡單，可以通過選擇屏幕上的選項通過GUI本身完成。

1. 單擊所需的列
2. 將看到一個數(shù)據(jù)類型列表?？梢愿鶕?jù)需要從下拉列表中選擇任何數(shù)據(jù)類型，該數(shù)據(jù)類型將應(yīng)用于整個列。
3. 接下來可以通過選擇提供的選項按升序或降序?qū)?shù)據(jù)進行排序。
4. 還可以使用自定義過濾器過濾數(shù)據(jù)。

Python代碼

#?MITO?CODE?START?(DO?NOT?EDIT)
from?mitosheet?import?*?#?Import?necessary?functions?from?Mito
register_analysis('UUID-cc414267-d9aa-4017-8890-ee3b7461c15b')?#?Let?Mito?know?which?analysis?is?being?run
#?Imported?edxCourses.csv
import?pandas?as?pd
edxCourses_csv?=?pd.read_csv('edxCourses.csv')
#?Changed?coursePrice?from?int64?to?float
edxCourses_csv['coursePrice']?=?edxCourses_csv['coursePrice'].astype('float')
#?Sorted?coursePrice?in?edxCourses_csv?in?descending?order
edxCourses_csv?=?edxCourses_csv.sort_values(by='coursePrice',?ascending=False,?na_position='first')
edxCourses_csv?=?edxCourses_csv.reset_index(drop=True)
#?Filtered?coursePrice?in?edxCourses_csv
edxCourses_csv?=?edxCourses_csv[edxCourses_csv['coursePrice']?>=?500]
edxCourses_csv?=?edxCourses_csv.reset_index(drop=True)
#?MITO?CODE?END?(DO?NOT?EDIT)

圖表和統(tǒng)計數(shù)據(jù)生成

還可以直接在此擴展中生成圖形，而無需編寫繪圖邏輯。默認情況下，此擴展生成的所有圖都是使用 Plotly 制作的。這意味著繪圖是交互式的，可以即時修改。

注意，這里并沒有像操作列一樣，在下一個單元格中生成圖形代碼（也許開發(fā)人員會在以后的更新中推送此代碼）

可以使用 Mito 生成兩種類型的圖：

1. 通過點擊圖表按鈕

你將看到一個側(cè)邊欄菜單，用于選擇圖形類型和要選擇的相應(yīng)軸。

2. 通過點擊列名

當你點擊電子表格中的列名稱時，可以看見過濾器和排序選項。但如果你導航到“Summary Stats”，則會根據(jù)變量的類型顯示線圖或條形圖以及變量的摘要。此摘要更改為文本和沒有文本變量。

保存和回放

對數(shù)據(jù)集所做的所有轉(zhuǎn)換都可以保存并用于其他類似的數(shù)據(jù)集。這在 Excel 中采用宏或 VBA 的形式。也可以通過這些功能完成相同的操作。

文件是以Python編寫的，而不是用比較難懂的VBA。

回溯執(zhí)行的所有步驟

要想重復上面的步驟的話，也非常容易，Mito自帶“重復已保存分析步驟”功能，一鍵就能用同樣的方法分析其他數(shù)據(jù)。這個功能是最有趣的。你實際上可以追蹤在 Mitosheet 中應(yīng)用的所有轉(zhuǎn)換。所有操作的列表都帶有適當?shù)臉祟}。

此外，你可以查看該特定步驟！這意味著假設(shè)你更改了一些列，然后刪除了它們。你可以退回到未刪除的時間。

寫在最后

到這里，就和云朵君一起學習了一個新工具“Mito”。用于在 Python 環(huán)境中實現(xiàn)類似電子表格的功能，并為所做的每一步生成等效操作的 Python 代碼。

項目主頁：
https://trymito.io/launch

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