Pandas与GUI界面的超强结合,爆赞!

小数志

共 1777字,需浏览 4分钟

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2021-09-14 18:14

 

大家好,我是黄同学🚀

今天必须再为大家安排一篇超级干货,喜欢的朋友记得去文末三连击一下。

行文思路

前几天,为大家分享了一篇文章《又一个Python神器,不写一行代码,就可以调用Matplotlib绘图!》,有位粉丝提到了一个牛逼的库,它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来,使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。
基于此,我觉得有必要写一篇文章,再为大家做一个学习分享。

pandasgui安装与简单使用

根据作者的介绍,pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库,使用之前需要安装。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandasgui
创建并查看一个简单的 DataFrame。
import pandas as pd
from pandasgui import show

df = pd.DataFrame(([[123], [456], [789]]), columns=['a''b''c'])
show(df)
上述代码会驱动后台打开一个GUI界面。

pandasgui的6大特征

pandasgui一共有如下6大特征:
Ⅰ 查看数据帧和系列(支持多索引);
Ⅱ 统计汇总;
Ⅲ 过滤;
Ⅳ 交互式绘图;
Ⅴ 重塑功能;
Ⅵ 支持csv文件的导入、导出;

1. 查看数据帧和系列

运行下方代码,我们可以清晰看到数据集的shape,行列索引名。
import pandas as pd
from pandasgui import show

df = pd.DataFrame(([[123], [456], [789]]), columns=['a''b''c'])
show(df)
结果如下:

2. 统计汇总

仔细观察下图,pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。

3. 过滤

我们直接在Filters输入框中,输入a>=2,如下图所示。

输入公式后,接着点击Enter,即可完成对列的筛选。

4. 交互式绘图

这里我们定义了一个3行2列的DataFrame,以a为横坐标,b为纵坐标进行绘图。
import pandas as pd
from pandasgui import show

df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[2,4,6]})
show(df)
效果如下:

这个界面功能丰富,我们可以导出绘图代码,还可以保存成html,还有一些其他按钮,大家自行探索。

5. 重塑功能

pandasgui还支持数据重塑,像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。

6. 支持csv文件的导入、导出

支持数据导入、导出,让我们更加便捷的操作数据集。同时这里还有一些其他的菜单,等着大家仔细研究。

关于pandasgui的介绍,就到这里,你学会了吗?



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