python數據可視化JupyterLab實用擴展程序Mito
JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新數據科學生產工具,某種意義上,它的出現是為瞭取代Jupyter Notebook。
它作為一種基於 web 的集成開發環境,你可以使用它編寫notebook、操作終端、編輯markdown文本、打開交互模式、查看csv文件及圖片等功能。
JupyterLab 最棒的體驗就是有豐富的擴展插件,我記得過去我們不得不依賴 numpy 和 matplotlib 進行探索性數據分析。對我們來說幸運的是,那些日子早已一去不復返瞭。
Mito 來瞭!
遇見 Mito
Mito 是一個免費的 JupyterLab 擴展程序,可以使用 Excel 輕松探索和轉換數據集。
當你啟動 Mito 時,它會顯示一個 Pandas Dataframe 的電子表格視圖。隻需單擊幾下,你就可以執行創建、讀取、更新、刪除操作。
如何啟動 Mito
使用 Mito 加載數據並顯示電子表格視圖非常簡單:
import mitosheet import pandas as pd url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv' iris = pd.read_csv(url) mitosheet.sheet(iris)
Mito 打開一個強大的電子表格查看器,它可以過濾、排序和編輯數據。
數據透視表
隻需點擊幾下,Mito 就可以創建一個數據透視表。它支持許多常見的聚合,如 sum、median、mean、count、unique 等。
數據透視表是一個分組值表,它聚合瞭一個或多個離散類別中更廣泛的表的各個項目。
Mito 令人印象深刻的功能
電子表格公式
動態公式是 Excel 的殺手級功能。Excel 可以讓不熟悉編程的人輕松創建復雜的電子表格。如果我告訴你 Mito 以 Excel方式支持動態公式會怎樣。 這個功能真的讓我很驚訝。
看看下面的動圖,看看 Mito 的求和公式怎麼工作:
可視化數據
近年來,Python 數據可視化庫層出不窮,從 matplotlib 到 seaborn、plotly,隻需幾條命令就可以在 Python 中實現令人驚嘆的可視化。
Mito 可以在不編寫任何代碼的情況下可視化你的數據,它支持條形圖、箱線圖、直方圖和散點圖。
自動代碼生成
Mito 可以將每個操作轉換為 Pandas 代碼,然後你可以與同事共享這些代碼。這對於經驗不足的數據科學傢來說,是一個很棒的功能。我做瞭一些點擊,Mito 生成瞭以下代碼片段:
Mito 安裝
首先,你需要使用以下命令下載 Mito 的安裝程序:
python -m pip install mitoinstaller
然後安裝它,隻需運行:
python -m mitoinstaller install
以上就是python數據可視化JupyterLab實用擴展程序Mito的詳細內容,更多關於JupyterLab擴展程序的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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