將Pandas轉(zhuǎn)換為交互式表格的4個(gè)Python庫
來源：Deephub Imba
Pandas是我們?nèi)粘Ｌ幚肀砀駭?shù)據(jù)最常用的包，但是對于數(shù)據(jù)分析來說，Pandas的DataFrame還不夠直觀，所以今天我們將介紹4個(gè)Python包，可以將Pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換交互式表格，讓我們可以直接在上面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的操作。
Pivottablejs
Pivottablejs是一個(gè)通過IPython widgets集成到Python中的JavaScript庫，允許用戶直接從DataFrame數(shù)據(jù)創(chuàng)建交互式和靈活的匯總報(bào)表?？梢赃M(jìn)行高效、清晰的數(shù)據(jù)分析和表示，幫助將數(shù)據(jù)從Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為易于觀察的交互式數(shù)據(jù)透視表。
pivot_ui函數(shù)可以自動從DataFrame生成交互式用戶界面，使用戶可以簡單地修改，檢查聚合項(xiàng)，并快速輕松地更改數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
!pip install pivottablejs
from pivottablejs import pivot_ui
import pandas as pd
data = pd.read_csv("D:\Data\company_unicorn.csv")
data["Year"] = pd.to_datetime(data["Date Joined"]).dt.year
pivot_ui(data)
如下圖所示，我們可以直接在notebook中對DataFrame進(jìn)行篩選，生成圖表
我們還可以快速生成數(shù)據(jù)透視表
Pygwalker
PyGWalker可以把DataFrame變成一個(gè)表格風(fēng)格的用戶界面，讓我們直觀有效地探索數(shù)據(jù)。
這個(gè)包的用戶界面對Tableau用戶來說很熟悉，如果你用過Tableau那么上手起來就很容易
!pip install pygwalker
import pygwalker as pyw
walker = pyw.walk(data)
通過一些簡單的拖拽，可以進(jìn)行篩選和可視化，這是非常方便的
Qgrid
除了PyGWalker之外，Qgrid也是一個(gè)很好的工具，它可以很容易地將DataFrame架轉(zhuǎn)換為視覺上直觀的交互式數(shù)據(jù)表。
import qgrid
qgridframe = qgrid.show_grid(data, show_toolbar=True)
qgridframe
我們還可以直接在表上添加、刪除數(shù)據(jù)
Itables
與上面提到的qgrid包一樣，Itables提供了一個(gè)簡單的接口?？梢赃M(jìn)行簡單的操作，如過濾、搜索、排序等。
from itables import init_notebook_mode, show
init_notebook_mode(all_interactive=False)
show(data)
tables和Qgrid包對于快速查看數(shù)據(jù)模式是必要的。然而，如果我們想要進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，它們的特征是不夠的。因此，在獲得更復(fù)雜的見解的情況下，使用透視表js和Pygwalker是可取的。
總結(jié)
上面的這些包可以在Jupyter Notebook中將dataframe轉(zhuǎn)換為交互式表。
Itables 和Qgrid比較輕量，可以讓我們快速的查看數(shù)據(jù)，但是如果你想進(jìn)行更多的操作，例如生成一些簡單的可視化圖表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一個(gè)很好的工具。
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