探究pandas与GUI界面的超强结合

pandasgui安装与简单使用

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。

pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepandasgui

创建并查看一个简单的 DataFrame。

importpandasaspd frompandasguiimportshow 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的6大特征

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；

1. 查看数据帧和系列

运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。

importpandasaspd frompandasguiimportshow df=pd.DataFrame(([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]),columns=['a','b','c']) show(df)结果如下：

2. 统计汇总

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。

3. 过滤

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。

4. 交互式绘图

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。

importpandasaspd frompandasguiimportshow df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[2,4,6]}) show(df)效果如下：

这个界面功能丰富，我们可以导出绘图代码，还可以保存成html，还有一些其他按钮，大家自行探索。

5. 重塑功能

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。

6. 支持csv文件的导入、导出

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？

编辑：jq