2000字精华总结，安利一个超好用的 Python 数据分析神器

大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。

这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。

【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。

它具备如下功能：

• 查看DataFrame数据集与Series数据集

• 过滤数据

• 数据的统计分析

• 绘制交互式图表

• 文本数据的操作

• 数据清洗与类型转换

• 合并数据集

安装模块

在使用之前，我们先需要通过pip install进行该模块的安装

pip install bamboolib 

同时因为我们要在Jupyter Notebook以及JupyterLab上面用到该工具，因此还要安装额外的插件

# Jupyter Notebook extensions
python -m bamboolib install_nbextensions

# JupyterLab extensions
python -m bamboolib install_labextensions

查看DataFrame数据集

在上面的步骤全都完成之后，我们开始简单的来尝试使用一下bamboolib，导入我们需要用到的模块

import bamboolib as bam
import pandas as pd

读取数据

df = pd.read_excel(
    io="supermarkt_sales.xlsx",
    engine="openpyxl",
    sheet_name="Sales",
    skiprows=3,
    usecols="B:R",
    nrows=1000,
)

df

会弹出如下所示的界面，

我们先来简单介绍一下界面上的各个按钮，

• Explore DataFrame：对数据集进行探索性分析的按钮

• Create plot: 绘制交互性图表的按钮

• Search Transformations：包含对数据集进行各项操作

• Update: 过滤出指定的列

• Export: 可以将处理完的数据集以及代码导出

我们点击Explore DataFrame按钮来对数据先来一个大致的印象

我们看到会对数据集有一个大致的介绍，例如数据集是有1000行、18列，然后每一列的数据类型、每一列有多少的唯一值和缺失值我们都可以直观的看到

要是我们想要查看有着连续型变量的特征，它们之间的相关性，可以点击Correlation Matrix按钮

过滤数据

要是我们想要指定某一列数据的话，点击下拉框，选中select or drop columns，

或者我们想要删掉某一列的话，也是相类似的操作

当然我们如果想要根据特定的条件来过滤出某些数据的话，则是选中filter rows按钮，然后我们给出特定的条件，在Bamboolib模块当中有多种方式来过滤数据，有has values、contains、startswith、endswith等等，类似于Pandas模块当中对于文本数据处理的方法，例如我们想要挑选出“省份”这一列当中的“浙江省”的数据，就这么来做

我们还能够对每行的数据进行排列，点击下拉框选中sort rows，例如我们以“毛利率”的大小来排序，并且是降序排序，就这么来做

要是我们想要对某一列的列名进行重命名，点击rename columns

数据的清洗与类型转换

我们能够改变数据集当中某一列的数据类型，点击选中change column data dtype

对于缺失值的情况，我们既可以选择去除掉这些缺失值，点击选中drop missing values或者是drop columns with missing values

当然可以将这些缺失值替代为其他特定的值，无论是平均值或者是众数等等，点击选中find and replace missing values

数据的统计分析

我们可以通过bamboolib模块来对数据进行统计分析，例如计算数值的变化(percent change)，我们在下拉框中找到percent change的选项，然后对指定的列计算当中数值的变化百分比

我们还能够进行累乘/累加的操作，我们在下拉框中选中cumulative product或者是cumulative sum

另外我们还能进行分组统计的计算操作，选中下拉框当中的group by and aggregate按钮，例如我们以“省份”来分组，计算“总收入”的平均值，可以这么来操作

合并数据集

要是我们想要进行合并数据集的操作，在下拉框选中join/merge dataframes选项，当中有四种合并的方式，分别是inner join、left join、right join和outer join，然后我们选择合并的

文本数据的操作

我们还能对数据集当中的文本数据进行各种操作，包括对英文字母大小写的转换，就用convert to lowercase/convert to uppercase

如果我们需要对字符串当中的空格做一个处理，我们在下拉框当中选中Remove leading and trailing whitespaces

而要是我们需要对字符串做一个分割，就在下拉框中选中split text column

绘制交互式的图表

我们同时还能够通过该模块来绘制交互式的图表，我们点击“create plot”按钮，我们能看到在图表类型当中有直方图、柱状图、折线图、饼图等十来种，我们来绘制当中的一种

我们在X轴上指定的是“省份”的数据，然后根据不同的商品类型配上不同的颜色，而从绘制出来的结果中能够看到来自“北京”的顾客“食品饮料”购买的比较多，而来“浙江”的顾客“服装服饰”购买的比较多

当然除了直方图之外，还有其他很多种图表可以通过该模块来绘制，这里由于篇幅有限，小编就不一一给大家演示。

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