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本文介紹了Python數(shù)據(jù)分析的一個(gè)利器——Bamboolib，它無(wú)需編碼技能，能夠自動(dòng)生成pandas代碼。
由Andrea Piacquadio拍攝，來(lái)源：Pexels
下面是我對(duì)這個(gè)很酷的Python庫(kù)的看法，以及為什么你應(yīng)該嘗試一下。我喜歡寫關(guān)于Python庫(kù)的文章。如果你讀過我的博客，你可能知道我寫過很多關(guān)于庫(kù)的文章。在寫之前，我測(cè)試了一些Python庫(kù)，檢查了它們最顯著的特性，如果愿意，我還會(huì)寫一些關(guān)于它們的內(nèi)容。通常，我嘗試在同一個(gè)博客中包含幾個(gè)庫(kù)來(lái)充實(shí)博客。然而，我偶爾會(huì)發(fā)現(xiàn)一些很酷的庫(kù)，它們值得擁有自己的博客。Bamboolib就是這種庫(kù)！Bamboolib是那種會(huì)讓你想:我以前怎么不知道這些?是啊，聽起來(lái)有點(diǎn)夸張，但相信我，你會(huì)大吃一驚的。Bamboolib可以為需要一段時(shí)間才能編寫的內(nèi)容構(gòu)建代碼，比如復(fù)雜的按子句分組。讓我們開始吧，因?yàn)槲曳浅Ｅd奮地向你們展示它是如何工作的。Bamboolib -為初學(xué)者和專業(yè)人士Bamboolib的賣點(diǎn)是，任何人都可以用Python做數(shù)據(jù)分析，而不必成為程序員或搜索語(yǔ)法。根據(jù)我的測(cè)試，這是真的!它不需要任何編碼技能。我看到對(duì)于時(shí)間緊迫的人或者不想為簡(jiǎn)單任務(wù)輸入長(zhǎng)代碼的人來(lái)說(shuō)，它是多么方便。我還可以看到學(xué)習(xí)Python的人如何利用它。例如，如果您想學(xué)習(xí)如何在Python中做一些事情，您可以使用Bamboolib，檢查它生成的代碼，并從中學(xué)習(xí)。不管怎樣，讓我們來(lái)探索一下如何使用它，你可以決定它是否對(duì)你有幫助。讓我們開始吧!安裝Bamboolib很簡(jiǎn)單。我在這個(gè)博客中介紹了不同的安裝方法，展示了如何在安裝Bamboolib之前創(chuàng)建一個(gè)環(huán)境。如果你沒有心情創(chuàng)建一個(gè)新環(huán)境，你可以在你的終端中輸入pipinstall upgrade bamboolib user，它會(huì)工作得很好?，F(xiàn)在你可以通過輸入importbamboolib as bam將它導(dǎo)入到一個(gè)Jupyter Notebook中，我們就可以開始了?，F(xiàn)在，我們需要一個(gè)數(shù)據(jù)集。我將使用All Video Games Sales 數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗雌饋?lái)很有趣，但你可以使用任何你喜歡的。下載了數(shù)據(jù)集之后，讓我們導(dǎo)入它，然后我們就可以開始使用Bamboolib了。還記得我說(shuō)過Bamboolib不需要編碼嗎?我是認(rèn)真的。要將數(shù)據(jù)集導(dǎo)入到您的Jupyter Notebook，鍵入bam，它將顯示一個(gè)UI，您可以在其中單擊三次即可導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。Type bam > Read CSV file> Navigate to your file > Choose the file name > Open CSV file
注意，Bamboolib導(dǎo)入了Pandas并為您創(chuàng)建了代碼。是的，整個(gè)項(xiàng)目都是這樣的。您加載了數(shù)據(jù)，并意識(shí)到日期列是一個(gè)字符串。然后，單擊列類型（列名稱旁邊的小字母），選擇新的數(shù)據(jù)類型和格式，如果需要的話，可以選擇一個(gè)新的名稱，然后單擊執(zhí)行。
另外，user_review列似乎是一個(gè)對(duì)象。讓我們通過創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)來(lái)解決這個(gè)問題。
記得我說(shuō)過列名旁邊的小字母是列數(shù)據(jù)類型嗎？如果你看旁邊的字母user_review列名，你會(huì)看到一個(gè)作為整數(shù)的f而不是i，即使我改變了數(shù)據(jù)類型為整數(shù)。這是因?yàn)锽amboolib將數(shù)據(jù)類型理解為float，所以它沒有拋出錯(cuò)誤，而是為您修復(fù)了錯(cuò)誤。使用不同的數(shù)據(jù)類型和名稱創(chuàng)建新列如果您需要一個(gè)具有不同數(shù)據(jù)類型和名稱的新列，而不是更改列的數(shù)據(jù)類型和名稱，該怎么辦？只需單擊列數(shù)據(jù)類型，選擇新的格式和名稱，然后單擊執(zhí)行即可。您將立即在數(shù)據(jù)集中看到新列。在下圖中，我選擇了meta_score列，將數(shù)據(jù)類型更改為float，選擇了一個(gè)新名稱，新列就創(chuàng)建了。
如果您意識(shí)到不需要列，只需在search轉(zhuǎn)換框中搜索下拉，選擇下拉，選擇想要下拉的列，然后單擊執(zhí)行。
現(xiàn)在您需要重命名列，這是再容易不過的了。只需搜索rename，選擇要重命名的列，寫入新的列名，然后單擊執(zhí)行。您可以選擇任意多的列。
假設(shè)您需要將一列人的名字分成兩列，一列寫名，另一列寫姓。這很容易做到。出于演示的目的，我將游戲名稱分割開來(lái)，這并沒有什么意義，但你可以看到它是如何工作的。只需在Search轉(zhuǎn)換框中鍵入split，選擇要分割的列、分隔符和你想要的列數(shù)的最大值。Boom！
由于這只是一個(gè)演示，讓我們刪除額外的列。搜索刪除，選擇要?jiǎng)h除的列，然后單擊“執(zhí)行”。（您可在原文查看動(dòng)圖）
然后，我們可以選擇只可視化一些列。在這里我將選擇游戲名稱、平臺(tái)和分?jǐn)?shù)。只需在Search轉(zhuǎn)換框中鍵入select，選擇要選擇并執(zhí)行的列。
在這些步驟的最后，Bamboolib創(chuàng)建了以下代碼，即使沒有安裝Bamboolib，也可以使用這些代碼。很酷,對(duì)吧?
如果想要篩選數(shù)據(jù)集或創(chuàng)建一個(gè)帶有篩選信息的新數(shù)據(jù)集，可以在search轉(zhuǎn)換中搜索filter，選擇想要篩選的內(nèi)容，決定是否要?jiǎng)?chuàng)建新數(shù)據(jù)集，然后單擊execute。這么簡(jiǎn)單!
如果您需要合并兩個(gè)數(shù)據(jù)集，只需搜索合并，選擇要合并的兩個(gè)數(shù)據(jù)集、連接的類型，和要用于合并數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵列，然后單擊執(zhí)行。您可以創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集或僅僅編輯當(dāng)前的數(shù)據(jù)集。
提取datetime屬性
如果您想從日期列中提取一個(gè)字符串，比如星期和月份，您知道代碼嗎，還是必須谷歌一下？有了BambooLib，這兩種都不需要。只需搜索extract datatime屬性，選擇日期列，并選擇要提取的內(nèi)容。
有多個(gè)選項(xiàng)供您選擇。我必須承認(rèn)，我不知道如何做到這一點(diǎn)，或者使用“Pandas”是否有可能做到這一點(diǎn)……我剛剛學(xué)到了一些新東西。
使用group by是你可以用Pandas做的最有價(jià)值的事情之一。然而，它有時(shí)會(huì)變得非常復(fù)雜。幸運(yùn)的是，Bamboolib可以通過非常直觀和簡(jiǎn)單的方式制作群組。在Search轉(zhuǎn)換框中搜索分組by，選擇要分組的列，然后選擇要查看的計(jì)算。在這個(gè)例子中，我希望看到每個(gè)平臺(tái)上的游戲數(shù)量和平均分?jǐn)?shù)。我發(fā)現(xiàn)PlayStation 4在所有平臺(tái)中得分最低。（您可在原文查看動(dòng)圖）
Bamboolib是一個(gè)創(chuàng)建快速數(shù)據(jù)可視化的偉大工具。例如，要?jiǎng)?chuàng)建直方圖，單擊create plot，選擇圖形類型、x軸，就差不多了。您只需點(diǎn)擊四次就創(chuàng)建了一個(gè)漂亮的圖表。（）或者你可以創(chuàng)建一個(gè)箱形圖。過程是非常相似的。很簡(jiǎn)單!
有許多其他類型的圖表可供探索，但所有游戲數(shù)據(jù)集并不是創(chuàng)造圖表的最佳選擇。不過，您可以使用其他數(shù)據(jù)集以測(cè)試此功能。有很多東西需要探索。
Bamboolib使數(shù)據(jù)探索超級(jí)簡(jiǎn)單。您可以從Bamboolib中獲得靈感，Bamboolib使得數(shù)據(jù)探索變得超級(jí)簡(jiǎn)單。僅僅通過點(diǎn)擊，您就可以從您的數(shù)據(jù)集得到靈感。這很容易實(shí)現(xiàn)：?jiǎn)螕鬍xplore DataFrame，它將返回一些信息，如具有平均值、中位數(shù)、四分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、觀測(cè)值數(shù)量、缺失值、正負(fù)觀測(cè)值的數(shù)量等統(tǒng)計(jì)信息。它還創(chuàng)建了圖表，以便您能夠理解數(shù)據(jù)分布。如果數(shù)據(jù)集中有DateTime數(shù)據(jù)類型，它還可以創(chuàng)建圖表，顯示數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)如何更改。因此，與其浪費(fèi)時(shí)間創(chuàng)建單獨(dú)的圖表來(lái)理解數(shù)據(jù)集，還不如使用這個(gè)功能來(lái)了解數(shù)據(jù)集。（您可在原文查看動(dòng)圖）
唷!我現(xiàn)在很滿意，因?yàn)槲医o予了這個(gè)庫(kù)應(yīng)得的關(guān)注。是的，我知道這不是第一個(gè)關(guān)于Bamboolib的博客，但我想談?wù)勎业目捶ā＿€有很多東西需要探索。Bamboolib有很大的潛力來(lái)改變我們分析數(shù)據(jù)的方式和我們學(xué)習(xí)的方式。我已經(jīng)用Pandas好幾年了，我學(xué)到了用Bamboolib可以做的新東西。感謝閱讀，下一篇博客見。Bamboolib:One of the Most Useful Python Libraries You Have Ever Seenhttps://towardsdatascience.com/bamboolib-one-of-the-most-useful-python-libraries-you-have-ever-seen-6ce331685bb7
編輯：王菁
王可汗，清華大學(xué)機(jī)械工程系直博生在讀。曾經(jīng)有著物理專業(yè)的知識(shí)背景，研究生期間對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生濃厚興趣，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)AI充滿好奇。期待著在科研道路上，人工智能與機(jī)械工程、計(jì)算物理碰撞出別樣的火花。希望結(jié)交朋友分享更多數(shù)據(jù)科學(xué)的故事，用數(shù)據(jù)科學(xué)的思維看待世界。
工作內(nèi)容：需要一顆細(xì)致的心，將選取好的外文文章翻譯成流暢的中文。如果你是數(shù)據(jù)科學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)算機(jī)類的留學(xué)生，或在海外從事相關(guān)工作，或?qū)ψ约和庹Z(yǔ)水平有信心的朋友歡迎加入翻譯小組。
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