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
import pandas as pd
from pandasgui import show
df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
show(df)
上述代码会驱动后台打开一个GUI界面。
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;
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(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
show(df)
结果如下:
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。
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。
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:
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。
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?
页面更新:2024-04-27
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