高级，这个Python库助力pandas智能可视化分析

Pandas自带的可视化方法是基于matplotlib的函数接口，在Jupyter里可以静态展示。

这次介绍一个可视化工具-LUX，它能自动地将DataFrame数据转化为统计图表，让你可以一目了然地看到相关性、分布、频率等信息。

LUX在Jupyter Notebook或Lab中进行交互，图表与数据可以同步显示。

项目地址： 

https://github.com/lux-org/lux

使用LUX

以下面数据集（美国各大学信息表）为例：

# 导入pandas和lux库
import pandas as pd
import lux

#加载数据
df = pd.read_excel("C:\\Users\\zii\\Documents\\USA_College.xlsx")
df

读取的数据如下：

除了显示的数据表外，同时你还会看到数据集上面出现一个按钮，可以进行数据/图表的交换显示。

所以说只需要导入lux库，就能直接使用图表功能。

LUX显示有三种类型的图表，代表的统计学含义分别是相关性、直方分布、事件频次。

除了全表的可视化探索外，你还可以研究特定变量间的关系。

比如，我想看SAT平均值和收入中位数的关联性.

df.intent = ['SAT平均值','收入中位数']
df

左边的表是两个变量的总体分布，右边是在有筛选条件下的分布。

导出图表

LUX支持图表的导出，既可以导出图表文件，也可以导出相应的matplotlib、altair代码。

首先选定一个或多个图表，点击导出按钮。

可以直接将选定的图表单独显示出来：

1. 导出htmldf.save_as_html('hpi.html')

2. 导出matplotlib代码

vis = df.exported
print (vis[0].to_matplotlib())

3. 导出altair代码

vis = df.exported
print(vis[0].to_Altair())

导出的代码可以直接运行：

import altair as alt

chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode(
    x=alt.X('SAT平均值',scale=alt.Scale(domain=(666, 1534)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='SAT平均值')),
    y=alt.Y('收入中位数',scale=alt.Scale(domain=(20200, 125600)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='收入中位数'))
)
chart = chart.configure_mark(tooltip=alt.TooltipContent('encoding')) # Setting tooltip as non-null
chart = chart.interactive() # Enable Zooming and Panning
chart = chart.encode(color=alt.Color('最高学位',type='nominal'))

chart = chart.configure_title(fontWeight=500,fontSize=13,font='Helvetica Neue')
chart = chart.configure_axis(titleFontWeight=500,titleFontSize=11,titleFont='Helvetica Neue',
labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue',labelColor='#505050')
chart = chart.configure_legend(titleFontWeight=500,titleFontSize=10,titleFont='Helvetica Neue',
labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue')
chart = chart.properties(width=160,height=150)

chart

安装设置

lux安装过程和其他库一样，可以通过pip或conda安装，直接在命令行输入：

pip install lux-api

或

conda install -c conda-forge lux-api

因为lux一般用在Jupyter生态中，所以需要安装并激活luxwidget拓展，才能显示交互式窗口。

如果你是在Jupyter Notebook或VSCode中使用，使用下面代码激活拓展：

jupyter nbextension install --py luxwidget
jupyter nbextension enable --py luxwidget

如果你使用的是Jupyter Lab，则激活lab拓展：

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
jupyter labextension install luxwidget

总结

LUX是一个不错的数据可视化分析工具，能智能地辅助Pandas做数据探索，省去了很多不必要的操作。