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。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandasgui 创建并查看一个简单的 dataframe。 import pandas as pd from pandasgui import show 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。 import pandas as pd from pandasgui import show 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。 import pandas as pd from pandasgui import show 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？
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3. 过滤 我们直接在filters输入框中，输入a>=2，如下图所示。
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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。 import pandas as pd from pandasgui import show 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。
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