Python PyGWalker數(shù)據(jù)分析庫

今天給大家介紹一個非常強大的數(shù)據(jù)分析庫 「PyGWalker」 。

「PyGWalker」 像一個神奇的工具，會使數(shù)據(jù)分析變得超級簡單。

它會獲取你的數(shù)據(jù)并將其轉換為你可以與之交互的特殊表格，就像使用 Tableau 一樣。

你可以直觀地探索數(shù)據(jù)、使用它查看模式和見解，而不會迷失在復雜的代碼中。

PyGWalker 簡化了一切，因此你可以快速、輕松地分析和理解你的數(shù)據(jù)。

github地址: https://github.com/Kanaries/pygwalker 

安裝庫

我們可以通過 pip 來進行安裝。

pip install pygwalker

導入

要開始在 Jupyter Notebook 中使用 「PyGWalker」，你需要導入兩個基本庫：「pandas 和 pygwalker」。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PyGWalker無縫集成到現(xiàn)有工作流程

導入后，您可以將 「PyGWalker」 無縫集成到現(xiàn)有工作流程中。

例如，你可以使用 pandas 加載數(shù)據(jù)。

df = pd.read_csv( 'my_data.csv' )

然后，你可以通過將 DataFrame 作為參數(shù)傳遞來創(chuàng)建一個名為 “ gwalker ” 的 PyGWalker 實例。

gwalker = pyg.walk(df)

交互式用戶界面

當你執(zhí)行提供的命令時，新的輸出將出現(xiàn)在代碼單元格下方。此輸出將包含一個交互式用戶界面。

該界面提供了各種拖放功能，你可以利用它們來分析和探索數(shù)據(jù)。

它提供了一種便捷式的交互方式，使你能夠執(zhí)行可視化數(shù)據(jù)、探索關系等任務。

分析和可視化數(shù)據(jù)

借助 「PyGWalker」，你現(xiàn)在擁有類似于 Tableau 的用戶界面，可以讓你分析和可視化數(shù)據(jù)。

更改圖表類型的靈活性

PyGWalker 提供了更改圖表類型的靈活性，使你能夠創(chuàng)建不同的圖表。

例如，你可以通過選擇所需的變量并選擇折線圖類型來輕松切換到折線圖。

創(chuàng)建連續(xù)視圖來比較不同的度量

你還可以通過創(chuàng)建連續(xù)視圖來比較不同的度量。通過向行或列添加多個度量，你可以輕松地并排分析和比較它們。

單獨分析和比較不同的數(shù)據(jù)子集

你可以根據(jù)特定類別或特征將數(shù)據(jù)組織成單獨的部分。這有助于你單獨分析和比較不同的數(shù)據(jù)子集。

結構化方式可視化數(shù)據(jù)

PyGWalker 允許你以表格格式查看數(shù)據(jù)并自定義分析類型和語義類型。

你可以輕松地以結構化方式可視化數(shù)據(jù)，并根據(jù)你的特定需求調整數(shù)據(jù)的分析和解釋方式。

你還可以將數(shù)據(jù)探索結果保存到本地文件。

PyGWalker 是一個多功能庫，提供多種功能。探索這個強大的工具可以增強你在數(shù)據(jù)分析和可視化方面的技能，更多關于Python PyGWalker數(shù)據(jù)分析庫的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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