再见 Excel？推荐这款集成 Python 的电子表格神器

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Hi！大家好呀！我是你们努力的喵哥！

如果你使用 Python 或者 R 语言处理过 Excel 中数据，对于来回的导入导出 Excel 数据是不是烦恼？单纯的使用 Excel 顶部工具或者函数，是不是感觉没有代码来的直接和流畅？

如果是 Python + Excel 会是什么样的体验那？

所以，喵哥今天就给大家推荐 Grid Studio 这个项目。Grid Studio 是一个基于 Web 的电子表格应用程序，其最大的特点是集成了 Python 语言，作为交互方式。

Grid Studio 最厉害的地方在于解决表格数据处理中散乱的工作流。例如R studio 和 Excel 等多个工具间来回操作。也正因为集成了 Python，只需少量的几行代码，即可完成非常复杂的表格数据处理。

在本地安装Grid studio非常简单：

1. Clone the repository with this command:    git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio2. Run the bash script (on Windows use e.g. Git Bash) with this command:    cd gridstudio && ./run.sh3. Go to http://127.0.0.1:8080 in your browser. Note! Username: admin password: admin

注意：如果您使用的是Windows，请确保共享驱动器https://docs.docker.com/docker-for-windows/#shared-drives

注意：在Linux上，您可能需要运行（对于第2步）：

因为Docker需要sudo访问权限才能运行。

读、写

Python 集成的核心是对电子表格的读写接口，它可以在电子表格的数据和 Python 进程中的数据之间建立一个高性能的连接。

可以用以下方式在表格中写入数据：

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])

用以下这种方式从表格中读取数据：

my_matrix = sheet("A1:A3")

你可以通过这种简单而高效的方式直接在表格中读取或写入数据，以自动化数据输入、提取、可视化等过程。

编写定制化表格函数

虽然通过一个简单的接口完成读写非常灵活，但有时编写可以直接调出的定制化函数也很重要。

除了 AVERAGE、SUM、IF 这些默认函数外，你可能还需要其他函数。

def UPPERCASE(a):    return str(a).uppercase()

写完这行代码后，在表格中调出该函数，就像调用常规函数一样。

利用 Python 生态

通过利用 Python 生态中各种强大的软件包，我们能立即访问到当前最优的数据科学工具，因此也能快速访问到强大的模型，例如线性回归和 支持向量机等。

因为本身 Grid studio 主要就是处理表格数据，那么将它们作为特征可以快速调用 SVM 等模型，从而探索隐藏在这些数据背后的特征。

数据可视化

在数据科学中，很常见的一个任务就是可视化数据，这样才能获得关于数据的「先验知识」。通过集成交互式绘图库 Plotly.js 和 Python 标准可视化库 Matplotlib，Grid studio 目前已经内置了高级绘图功能。如下所示我们可以在向量表格格式上使用高级绘图功能：

Grid studio 的作者是 Rick Lamers。该项目共有9位维护者，已经维护了一年多。Grid studio 在 Github 上共收获了7.8k Star。其使用者正在逐渐增多。特别是在数据科学领域，也是最近的热门项目之一。

项目地址：https://github.com/ricklamers/gridstudio

在线官网：https://gridstudio.io/

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