Pandas GUI:如何輕鬆獲取Pandas數據幀?

全文共2071字，預計學習時長6分鐘

Pandas庫目前已經成為用Python進行探索性數據分析的絕佳伴侶。它功能豐富，靈活易用，成為了當今許多數據科學家的首選。Pandas庫的社區也很完善，這讓它能夠一直積極發展和改進。

提到Pandas，就不得不提到這兩種工具：

· 可以用簡短的代碼執行基本EDA的工具。這些庫本質上是在hood中運行Pandas的功能，如SweetViz和Pandas profiling庫。

· 基於GUI的Pandas替代品，如Bamboolib。

最近，筆者發現了另一個基於GUI的Pandas替代，叫做PandasGUI。它具有繪製數據幀以及重新構建數據幀的功能，用戶也可以進行任意自定義操作。本文將介紹它的各種功能以及在數據中使用的方法。

PandasGUI，顧名思義，是一個用於分析Pandas數據幀的圖形用戶界面。該項目仍在積極開發中，可能會發生顛覆性的變化。

可以通過以下幾種方式安裝PandasGUI：

# from PyPipip install pandasguior# from Githubpip install git+https://github.com/adamerose/pandasgui.git

接下來，筆者將通過一個示例來介紹PandasGUI庫的各種功能。PandasGUI已經裝配了一些示例數據集，我們使用的是庫中已有的Titanic數據集。

Titanic是機器學習中相當有名的「Hello World」數據集，其任務是創建一個模型，預測哪些乘客會在鐵達尼號沉船事故中倖存。

import pandas as pdfrom pandasgui import showfrom pandasgui.datasets import titanicgui = show(titanic)

可以通過以下方式導入數據集：

titanic = pd.read_csv('https://github.com/adamerose/datasets/blob/master/titanic.csv')gui = show(titanic)

運行上述命令後，PandasGUI中將打開一個單獨的窗口，並顯示上載的數據幀：

PandasGUI中的Titanic數據幀 | 作者原創圖

對DataFrames和Series進行查看與排序

可以查看導入的全部數據幀，然後按升序或降序對其進行快速排序。請注意，PandasGUI也可以處理多類數據幀。

對DataFrames和Series進行查看和排序 | 作者原創圖

用查詢表達式篩選數據幀

探索了數據集之後，就可以根據一些查詢表達式篩選數據集。Pandas最初用Dataframe.query()執行篩選操作。它用字符串形式的表達式來篩選數據，對原始數據幀進行更改，並返回篩選後的數據幀。

就本數據集而言，假設想要篩選出以下乘客：

· 男性

· 屬於Pclass 3

· 在沉船事故中倖存

篩選數據幀 | 作者原創圖

數據編輯和複製粘貼

此工具的另一個強大功能是可以直接編輯任何條目，甚至可以將選中的數據複製粘貼到另一個類似excel或記事本的文檔中。

數據編輯和複製粘貼 | 作者原創圖

統計摘要

PandasGUI還提供整個數據集的精簡統計摘要。

統計摘要 | 作者原創圖

對話繪圖

數據可視化是任何數據分析過程中必不可少的，PandasGUI提供了幾個選項來快速創建一些酷炫的交互式圖表，例如：

PandasGUI可製作的圖表 | 作者原創圖

用pivot和melt函數重造數據幀

有時需要重造數據以獲得更清晰的觀察視角。PandasGUI中的pivot函數與melts函數都能實現此功能。

用pivot來重造數據| 作者原創圖

通過拖放導入CSV文件

PandasGUI的另一個強大之處是，只需將數據幀拖到GUI界面上，就可以簡單地導入數據幀。

通過拖放導入CSV文件 | 作者原創圖

從Jupyter Notebook獲取GUI數據幀

如果已經直接將數據幀導入到PandasGUI界面上，那麼只需幾行代碼就可以在熟悉的juptyer notebook中獲取數據幀。這樣就可以隨時讓notebook自帶數據分析過程。

從Jupyter Notebook訪問GUI數據幀 | 作者原創圖

Pandas GUI正在積極開發中，我們可能會在未來看到更多的功能。它拯救了對於那些不喜歡編碼或者想要藉助低代碼平臺的人，趕緊掌握它吧！

留言點讚關注

我們一起分享AI學習與發展的乾貨

如轉載，請後臺留言，遵守轉載規範