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          這個(gè) Jupyter 插件,用起來就像 Excel 一樣簡(jiǎn)單

          共 1856字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2021-03-14 20:20

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          加載一個(gè)Jupyter插件后,無需寫代碼就能做數(shù)據(jù)分析,還幫你生成相應(yīng)代碼
          沒錯(cuò),只需要加載這個(gè)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(jiǎn)單:
          運(yùn)行速度比Excel更快,也不需要到處搜各種Python教程了。

          好用如Excel,更快更全面

          Mito是Jupyter notebook的一個(gè)可編輯電子表格插件,在編輯.csv表格(帶格式轉(zhuǎn)換功能)時(shí),就能生成相關(guān)Python代碼。
          Mito,線粒體Mitochondria的縮寫
          具體來說,Mito的出現(xiàn),像是將Python的強(qiáng)大功能、和Excel的易用性進(jìn)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(bǔ)了Excel在數(shù)據(jù)分析上的幾個(gè)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(yùn)行緩慢

          • Excel無法輕松創(chuàng)建可重復(fù)流程

          同時(shí),又比SQL和Python更簡(jiǎn)單、直觀。畢竟這些專業(yè)工具對(duì)于0基礎(chǔ)初學(xué)者來說,需要至少幾年時(shí)間,才能完全上手。
          據(jù)Mito內(nèi)測(cè)用戶表示,這款插件讓他們用Python做數(shù)據(jù)分析的效率提升了10倍,因?yàn)橛脩艨梢灾苯釉贛ito里編寫Excel公式,如=SUM(A1, 100)。
          那么,Mito是怎么做到將Excel邏輯轉(zhuǎn)換成Python代碼的呢?
          作者們編寫了一種名為Transpiler的程序,有點(diǎn)類似于編譯器的功能,采用抽象語法樹(AST),解析Excel源代碼,并轉(zhuǎn)換成Python的源代碼。
          相比于采用專業(yè)軟件如Alteryx(需要5000美元/月)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,Mito所生成的Python代碼可以根據(jù)需要自行修改,靈活性更高一點(diǎn)。
          目前,Mito采用亞馬遜云平臺(tái) (AWS)保存用戶的相關(guān)數(shù)據(jù),每個(gè)用戶擁有一個(gè)獨(dú)立賬戶。
          當(dāng)然,用戶也可以選擇將數(shù)據(jù)保存在本地。

          自動(dòng)生成Python代碼

          以分析美國(guó)各州的“家庭平均收入”和“允許托運(yùn)的火車站數(shù)量”這兩個(gè)數(shù)據(jù)的關(guān)系為例。
          首先,上傳“家庭平均收入”和“允許托運(yùn)的火車站數(shù)量”兩份數(shù)據(jù)。
          數(shù)據(jù)處理的格式是.csv,當(dāng)然也可以輸入Excel文件,并用Mito轉(zhuǎn)成兩份.csv文件。
          然后,將這兩份數(shù)據(jù)集合并在一起,只需要用鼠標(biāo)勾選對(duì)應(yīng)功能、選中相關(guān)數(shù)據(jù)列就行。
          啪!代碼就生成好了。
          然后,是做數(shù)據(jù)透視表,在完成分組后,采用聚合(aggregate)功能來切換聚合方法。
          還包括數(shù)據(jù)過濾功能,同樣立刻就能生成相關(guān)代碼。
          包含升降序排序功能,快速簡(jiǎn)潔。
          然后就是相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析出結(jié)果了,流程直觀。
          保存分析文件的方法也很簡(jiǎn)單,文件是以Python編寫的,而不是用比較難懂的VBA。
          要想重復(fù)上面的步驟的話,也非常容易,Mito自帶“重復(fù)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)。
          確實(shí)要比一行行編寫代碼簡(jiǎn)單多了。

          關(guān)于Mito

          那么,Mito的作者們,為什么要搞這個(gè)軟件?
          因?yàn)樗麄儼l(fā)現(xiàn),所謂的“幾天上手Python數(shù)據(jù)分析”,其實(shí)根本沒有那么容易……
          初學(xué)者要想用Python搞數(shù)據(jù)分析,就得不停地查看各種文檔、和求助于StackOverflow。
          要想真正快速用Python分析數(shù)據(jù),最后還得自己編寫軟件。
          三位作者Aaron Diamond-Reivich、Jake Diamond-Reivich和Nate Rush都來自賓大,在學(xué)校期間,他們學(xué)習(xí)了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和商業(yè)分析相關(guān)的課程。
          也正是在搞數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,他們萌生了想要制作Mito的想法。
          作者表示,軟件目前還沒有開源,因?yàn)樗麄冞€在思考,如何支持維護(hù)這個(gè)項(xiàng)目,并轉(zhuǎn)到開源路徑上來。
          不過,它現(xiàn)在已經(jīng)可以使用了。
          感興趣的小伙伴們,可以上手試試了~
          項(xiàng)目主頁:
          https://trymito.io/launch

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          我用Python的Matplotlib庫繪制25個(gè)超好看圖表
          太秀了!用Excel也能實(shí)現(xiàn)和Python數(shù)據(jù)分析一樣的功能!

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