YYDS,4 個 Python 必備神器!
來源丨網(wǎng)絡(luò)

pivot_ui函數(shù)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
!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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
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
!pip install pygwalker
import pygwalker as pyw
walker = pyw.walk(data)
img
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(zhuǎn)換為視覺上直觀的交互式數(shù)據(jù)表。
import qgrid
qgridframe = qgrid.show_grid(data, show_toolbar=True)
qgridframe
我們還可以直接在表上添加、刪除數(shù)據(jù)。
Itables
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。
from itables import init_notebook_mode, show
init_notebook_mode(all_interactive=False)
show(data)
tables和Qgrid包對于快速查看數(shù)據(jù)模式是必要的。然而,如果我們想要進一步理解數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,它們的特征是不夠的。因此,在獲得更復(fù)雜的見解的情況下,使用透視表js和Pygwalker是可取的。
總結(jié)上面的這些包可以在Jupyter Notebook中將dataframe轉(zhuǎn)換為交互式表。
Itables 和Qgrid比較輕量,可以讓我們快速的查看數(shù)據(jù),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。
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作者簡介
城哥,公眾號9年博主,一線互聯(lián)網(wǎng)工作10年、公司校招和社招技術(shù)面試官,主導(dǎo)多個公司級實戰(zhàn)項目(Python、數(shù)據(jù)分析挖掘、算法、AI平臺、大模型等)。
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