4个Pandas必备神器yyds
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Pivottablejs
pivot_ui函数可以自动从DataFrame生成交互式用户界面，使用户可以简单地修改，检查聚合项，并快速轻松地更改数据结构。
!pip install pivottablejs
from pivottablejs import pivot_ui
import pandas as pd
data = pd.read_csv("D:\Data\company_unicorn.csv")
data["Year"] = pd.to_datetime(data["Date Joined"]).dt.year
pivot_ui(data)
如下图所示，我们可以直接在notebook中对DataFrame进行筛选，生成图表
我们还可以快速生成数据透视表
Pygwalker
PyGWalker可以把DataFrame变成一个表格风格的用户界面，让我们直观有效地探索数据。
这个包的用户界面对Tableau用户来说很熟悉，如果你用过Tableau那么上手起来就很容易
!pip install pygwalker
import pygwalker as pyw
walker = pyw.walk(data)
通过一些简单的拖拽，可以进行筛选和可视化，这是非常方便的。
Qgrid
除了PyGWalker之外，Qgrid也是一个很好的工具，它可以很容易地将DataFrame架转换为视觉上直观的交互式数据表。
import qgrid
qgridframe = qgrid.show_grid(data, show_toolbar=True)
qgridframe
我们还可以直接在表上添加、删除数据。
Itables
与上面提到的qgrid包一样，Itables提供了一个简单的接口。可以进行简单的操作，如过滤、搜索、排序等。
from itables import init_notebook_mode, show
init_notebook_mode(all_interactive=False)
show(data)
tables和Qgrid包对于快速查看数据模式是必要的。然而，如果我们想要进一步理解数据并进行数据转换，它们的特征是不够的。因此，在获得更复杂的见解的情况下，使用透视表js和Pygwalker是可取的。
总结
上面的这些包可以在Jupyter Notebook中将dataframe转换为交互式表。
Itables 和Qgrid比较轻量，可以让我们快速的查看数据，但是如果你想进行更多的操作，例如生成一些简单的可视化图表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一个很好的工具。
作者：Chi Nguyen
整理：《数据分析与统计学之美》公众号
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