这几款强大的 Python 数据探索工具你知道几个，推荐收藏使用!

2021/10/6 17:12:40

编程Tag： 数据 excel import 收藏 python PD dataframe df 几款

本文主要是介绍这几款强大的 Python 数据探索工具你知道几个，推荐收藏使用!，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

对于 Python 数据分析领域，Pandas 绝对是中坚力量，那么围绕着这个工具，又衍生出了很多辅助工具，今天我们就一起来看看辅助 Pandas 来进行数据探索的几种工，欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。文末提供交流方式，欢迎入群。

首先我们先来看看我们的测试数据集

import pandas

df = pd.read_excel("2018_Sales_Total_v2.xlsx")

df

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对于上面的数据，如果使用 Excel，我们可以非常方便的进行简单的过滤、搜索等操作

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那么在不借助 Excel 的情况，我们有哪些好用的工具呢

JavaScript tools

最简单的方法是使用 JavaScript 库向数据中的 DataFrame 视图添加一些交互属性

Qgrid

首先我们来看看 Qgrid，这是一个 Jupyter notebook 组件，可以为我们的 DataFrame 添加交互属性

import qgrid
import pandas

df = pd.read_excel("2018_Sales_Total_v2.xlsx")

widget = qgrid.show_grid(df)
widget

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可以看到，Qgrid 的过滤功能还是很不错的，基本上接近于 Excel 了，但是它也有一些缺点，Qgrid 不能进行可视化，也不能使用 Pandas 表达式来过滤和选择数据，所以说，Qgrid 只适用于简单的数据操作和检查

PivottableJs

PivottableJs 工具并不是真正用于查看 DataFrame 数据的，但我们可以把它当做一个非常有用的汇总数据工具来使用

它通过一个 JavaScript 库的数据透视表来进行交互式数据透视和汇总

from pivottablejs import pivot_ui

pivot_ui(df)

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我们通过单击和拖动来汇总每个客户购买的数量

当然，除了基本的求和函数，我们还可以做一些可视化和统计分析

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该工具对于过滤原始 DataFrame 没有太大的用处，但对于透视和汇总数据方面是非常强大，我们可以在构建数据透视表后过滤数据，以此来充分发挥这个工具的作用

Data Analysis Applications

接下来我们介绍比较成熟的 GUI 工具，通常使用 Web 后端（如 Flask）或基于 Qt 的单独应用程序。
这些应用程序的复杂性和功能各不相同，从简单的表格视图和绘图功能到强大的统计分析。这些工具的独特之处在于它们与 Pandas 紧密集成，因此我们可以使用 Pandas 代码来过滤数据并与这些应用程序交互

PandasGUI

我们首先来看的第一个应用程序是 PandasGUI，这个应用程序的独特之处在于它是一个用 Qt 构建的独立应用程序，可以直接从 Jupyter notebook 调用

from pandasgui import show

show(df)

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比如上图，使用 Pandas 查询语法过滤数据以显示一位客户且购买数量 > 15 的数据

PandasGUI 与 Plotly 集成使得我们可以方便的构建可视化
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PandasGUI 的一项非常棒的功能是过滤器对所有选项卡中的 DataFrame 都有效，我们可以使用此功能在绘制或转换数据时尝试不同的数据视图

PandasGUI 的另一个功能是我们可以通过旋转或融合数据来重塑数据，以下是 SKU 单位销售额的摘要
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PandasGUI 真的是一个令人印象深刻的工具！

Tabloo

Tabloo 使用 Flask 作为后端为 DataFrames 数据提供简单的可视化工具以及类似于 PandasGUI 的绘图功能

import tabloo

tabloo.show(df)

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Dtale

Dtale 还是比较复杂的，功能也更加强大。Dtale 的架构类似于 Tabloo，因为它同样使用 Flask 后端，但也包括一个强大的 React 前端

import dtale

dtale.show(df)

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Dtale 不仅仅是一个 DataFrame 查看器，还是一个非常强大的统计工具集

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我们还可以导出代码，这是一个非常强大的功能，将 Excel + Python 解决方案与普通 Excel 区分开来

下面的例子就可以从上面的可视化图表中导出代码

import numpy as np
import pandas as pd

if isinstance(df, (pd.DatetimeIndex, pd.MultiIndex)):
    df = df.to_frame(index=False)

# remove any pre-existing indices for ease of use in the D-Tale code, but this is not required
df = df.reset_index().drop('index', axis=1, errors='ignore')
df.columns = [str(c) for c in df.columns]  # update columns to strings in case they are numbers

s = df[~pd.isnull(df['{col}'])][['{col}']]
chart, labels = np.histogram(s, bins=20)
import scipy.stats as sts

kde = sts.gaussian_kde(s['unit price'])
kde_data = kde.pdf(np.linspace(labels.min(), labels.max()))
# main statistics
stats = df['unit price'].describe().to_frame().T

Dtale 还可以对数据进行格式化，在下面的示例中，我们将货币和日期列格式化为更易于阅读的形式

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Excel

最后来介绍一些与 Excel 相结合的工具

PyXLL

PyXLL 是一个付费产品，不过我们可以免费试用 30 天来一睹它的风采
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它真正的强大之处在于，我们可以将 Jupyter Notebook 与 Excel 共同使用，并使用 jupyter 魔术命令在 Notebook 和 Excel 之间交换数据

xlwings

xlwings 和 PyXLL 类似，也是有商业公司支持的。但是，有一个社区版是开源的，我们可以使用开源版本

虽然 xlwings 不直接与 Jupyter Notebook 集成，但我们可以使用 DataFrame 实时填充 Excel 电子表格并使用 Excel 进行分析

import pandas as pd
import xlwings as xw

url = 
df = pd.read_excel("2018_Sales_Total_v2.xlsx")

# Create a new workbook and add the DataFrame to Sheet1
xw.view(df)

此代码将打开一个新的 Excel 实例并将 df 放入单元格 A1
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