python Dtale庫交互式數(shù)據(jù)探索分析和可視化界面
python Dtale交互式數(shù)據(jù)分析
今天給大家分享一個神奇的 python 庫,Dtale。
https://github.com/man-group/dtale
D-Tale 是一個 Python 庫,為數(shù)據(jù)探索、分析和可視化提供了交互式且易于使用的界面。它構(gòu)建在流行的數(shù)據(jù)操作和可視化庫(例如 Pandas、Plotly 和 Flask)之上。
借助 D-Tale,你可以快速將數(shù)據(jù)加載到 DataFrame 中,然后使用基于 Web 的界面以表格格式探索數(shù)據(jù)集。
它允許你對數(shù)據(jù)執(zhí)行各種操作,例如過濾、排序、聚合和轉(zhuǎn)換列。
此外,D-Tale 還提供統(tǒng)計(jì)摘要、相關(guān)性分析和缺失值處理功能。
D-Tale 的主要功能之一是它能夠自動生成可視化。它提供了一個交互式繪圖界面,允許你創(chuàng)建圖表、直方圖、散點(diǎn)圖等。
你可以自定義可視化效果、調(diào)整參數(shù)并輕松將其導(dǎo)出為圖像或 HTML 文件。
庫的安裝
在使用該庫之前,我們需要做的第一步是使用 pip 安裝該庫。
pip install dtale
加載數(shù)據(jù)集
這里我們以 Gapminder 數(shù)據(jù)為例。
Gapminder 提供全球每個國家的人口數(shù)量、人均 GDP 和預(yù)期壽命等數(shù)據(jù)。
https://www.kaggle.com/datasets/tklimonova/gapminder-datacamp-2007?resource=download
要使用 dtale 訪問數(shù)據(jù),你可以編寫以下代碼。
import dtale import pandas as pd df = pd.read_csv('your_data_path') d = dtale.show(df) d
通過這樣做,它將顯示這樣的界面。
探索性數(shù)據(jù)分析
使用 dtale,你可以進(jìn)行不同類型的可視化。
如果你想分析每一列,你可以使用庫中的 “描述” 功能。要訪問該功能,你可以將鼠標(biāo)懸停到界面頂部,然后選擇“可視化”>“描述”,如下所示:
在頁面中,你可以對每一列進(jìn)行查看和分析。
我們來看看預(yù)期壽命一欄。在頂部,你可以看到顯示不同可視化效果的選項(xiàng)卡。
在下面,你可以看到諸如唯一值、離群值以及列內(nèi)值之間的差異等信息。以下是描述頁面的預(yù)覽:
現(xiàn)在讓我從頂部向你解釋每個選項(xiàng)卡。
第一個選項(xiàng)卡是描述選項(xiàng)卡,其中包含所選列的統(tǒng)計(jì)摘要。它還顯示列中的箱線圖。
第二個選項(xiàng)卡是直方圖選項(xiàng)卡,它可視化列的直方圖。你可以通過更改箱數(shù)或根據(jù)特定列對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組來調(diào)整直方圖可視化。
第三個選項(xiàng)卡是分組選項(xiàng)卡,它可視化一個條形圖,該條形圖根據(jù)分類列聚合列值。
最后一個選項(xiàng)卡是 QQ 圖。該圖基本上告訴我們列的分布情況。你可以看到一條直線及其內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)。數(shù)據(jù)點(diǎn)越接近直線,分布就越正態(tài)。
數(shù)據(jù)可視化
除了分析列之外,我們還可以使用該庫進(jìn)行更多可視化。
你需要做的就是將光標(biāo)懸停在界面頂部,然后單擊“可視化”>“圖表”,如下所示:
使用此功能,我們可以創(chuàng)建折線圖、散點(diǎn)圖,甚至使用地圖創(chuàng)建可視化效果。
更多有趣的功能期待大家去探索,希望大家以后多多支持腳本之家!
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