独家 | Bamboolib:你所见过的最有用的Python库之一（附链接）
作者：Ismael Araujo
翻译：王可汗
校对：欧阳锦
本文约3200字，建议阅读5分钟
本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
由Andrea Piacquadio拍摄，来源：Pexels
下面是我对这个很酷的Python库的看法，以及为什么你应该尝试一下。
我喜欢写关于Python库的文章。如果你读过我的博客，你可能知道我写过很多关于库的文章。在写之前，我测试了一些Python库，检查了它们最显著的特性，如果愿意，我还会写一些关于它们的内容。通常，我尝试在同一个博客中包含几个库来充实博客。然而，我偶尔会发现一些很酷的库，它们值得拥有自己的博客。Bamboolib就是这种库！
Bamboolib是那种会让你想:我以前怎么不知道这些?是啊，听起来有点夸张，但相信我，你会大吃一惊的。Bamboolib可以为需要一段时间才能编写的内容构建代码，比如复杂的按子句分组。让我们开始吧，因为我非常兴奋地向你们展示它是如何工作的。
Bamboolib -为初学者和专业人士
Bamboolib的卖点是，任何人都可以用Python做数据分析，而不必成为程序员或搜索语法。根据我的测试，这是真的!它不需要任何编码技能。我看到对于时间紧迫的人或者不想为简单任务输入长代码的人来说，它是多么方便。我还可以看到学习Python的人如何利用它。例如，如果您想学习如何在Python中做一些事情，您可以使用Bamboolib，检查它生成的代码，并从中学习。
不管怎样，让我们来探索一下如何使用它，你可以决定它是否对你有帮助。让我们开始吧!
安装
安装Bamboolib很简单。我在这个博客中介绍了不同的安装方法，展示了如何在安装Bamboolib之前创建一个环境。如果你没有心情创建一个新环境，你可以在你的终端中输入pipinstall upgrade bamboolib user，它会工作得很好。现在你可以通过输入importbamboolib as bam将它导入到一个Jupyter Notebook中，我们就可以开始了。现在，我们需要一个数据集。我将使用All Video Games Sales 数据集，因为它看起来很有趣，但你可以使用任何你喜欢的。下载了数据集之后，让我们导入它，然后我们就可以开始使用Bamboolib了。
第一步
还记得我说过Bamboolib不需要编码吗?我是认真的。要将数据集导入到您的Jupyter Notebook，键入bam，它将显示一个UI，您可以在其中单击三次即可导入数据集。
Type bam > Read CSV file> Navigate to your file > Choose the file name > Open CSV file
注意，Bamboolib导入了Pandas并为您创建了代码。是的，整个项目都是这样的。
数据准备
将字符串更改为datetime
您加载了数据，并意识到日期列是一个字符串。然后，单击列类型（列名称旁边的小字母），选择新的数据类型和格式，如果需要的话，可以选择一个新的名称，然后单击执行。
您是否看到单元格中也添加了更多代码？
另外，user_review列似乎是一个对象。让我们通过创建一个整数来解决这个问题。
记得我说过列名旁边的小字母是列数据类型吗？如果你看旁边的字母user_review列名，你会看到一个作为整数的f而不是i，即使我改变了数据类型为整数。这是因为Bamboolib将数据类型理解为float，所以它没有抛出错误，而是为您修复了错误。
使用不同的数据类型和名称创建新列
如果您需要一个具有不同数据类型和名称的新列，而不是更改列的数据类型和名称，该怎么办？只需单击列数据类型，选择新的格式和名称，然后单击执行即可。您将立即在数据集中看到新列。
在下图中，我选择了meta_score列，将数据类型更改为float，选择了一个新名称，新列就创建了。
删除列
如果您意识到不需要列，只需在search转换框中搜索下拉，选择下拉，选择想要下拉的列，然后单击执行。
重命名列
现在您需要重命名列，这是再容易不过的了。只需搜索rename，选择要重命名的列，写入新的列名，然后单击执行。您可以选择任意多的列。
将一个字符串分割
假设您需要将一列人的名字分成两列，一列写名，另一列写姓。这很容易做到。出于演示的目的，我将游戏名称分割开来，这并没有什么意义，但你可以看到它是如何工作的。
只需在Search转换框中键入split，选择要分割的列、分隔符和你想要的列数的最大值。Boom！
由于这只是一个演示，让我们删除额外的列。搜索删除，选择要删除的列，然后单击“执行”。（您可在原文查看动图）
选择列
然后，我们可以选择只可视化一些列。在这里我将选择游戏名称、平台和分数。只需在Search转换框中键入select，选择要选择并执行的列。
在这些步骤的最后，Bamboolib创建了以下代码，即使没有安装Bamboolib，也可以使用这些代码。很酷,对吧?
图源自作者
数据转换
过滤数据
如果想要筛选数据集或创建一个带有筛选信息的新数据集，可以在search转换中搜索filter，选择想要筛选的内容，决定是否要创建新数据集，然后单击execute。这么简单!
合并数据
如果您需要合并两个数据集，只需搜索合并，选择要合并的两个数据集、连接的类型，和要用于合并数据集的关键列，然后单击执行。您可以创建一个新的数据集或仅仅编辑当前的数据集。
提取datetime属性
如果您想从日期列中提取一个字符串，比如星期和月份，您知道代码吗，还是必须谷歌一下？有了BambooLib，这两种都不需要。只需搜索extract datatime属性，选择日期列，并选择要提取的内容。
有多个选项供您选择。我必须承认，我不知道如何做到这一点，或者使用“Pandas”是否有可能做到这一点……我刚刚学到了一些新东西。
分组
使用group by是你可以用Pandas做的最有价值的事情之一。然而，它有时会变得非常复杂。幸运的是，Bamboolib可以通过非常直观和简单的方式制作群组。在Search转换框中搜索分组by，选择要分组的列，然后选择要查看的计算。
在这个例子中，我希望看到每个平台上的游戏数量和平均分数。我发现PlayStation 4在所有平台中得分最低。（您可在原文查看动图）
数据可视化
Bamboolib是一个创建快速数据可视化的伟大工具。例如，要创建直方图，单击create plot，选择图形类型、x轴，就差不多了。您只需点击四次就创建了一个漂亮的图表。（）
或者你可以创建一个箱形图。过程是非常相似的。很简单!
有许多其他类型的图表可供探索，但所有游戏数据集并不是创造图表的最佳选择。不过，您可以使用其他数据集以测试此功能。有很多东西需要探索。
数据探索
Bamboolib使数据探索超级简单。您可以从Bamboolib中获得灵感，Bamboolib使得数据探索变得超级简单。仅仅通过点击，您就可以从您的数据集得到灵感。这很容易实现：单击Explore DataFrame，它将返回一些信息，如具有平均值、中位数、四分位数、标准偏差、观测值数量、缺失值、正负观测值的数量等统计信息。它还创建了图表，以便您能够理解数据分布。如果数据集中有DateTime数据类型，它还可以创建图表，显示数据在一段时间内如何更改。因此，与其浪费时间创建单独的图表来理解数据集，还不如使用这个功能来了解数据集。（您可在原文查看动图）
结束语
唷!我现在很满意，因为我给予了这个库应得的关注。是的，我知道这不是第一个关于Bamboolib的博客，但我想谈谈我的看法。还有很多东西需要探索。
Bamboolib有很大的潜力来改变我们分析数据的方式和我们学习的方式。我已经用Pandas好几年了，我学到了用Bamboolib可以做的新东西。感谢阅读，下一篇博客见。
原文标题：
Bamboolib:One of the Most Useful Python Libraries You Have Ever Seen
原文链接：
https://towardsdatascience.com/bamboolib-one-of-the-most-useful-python-libraries-you-have-ever-seen-6ce331685bb7
编辑：王菁
校对：林亦霖
译者简介
王可汗，清华大学机械工程系直博生在读。曾经有着物理专业的知识背景，研究生期间对数据科学产生浓厚兴趣，对机器学习AI充满好奇。期待着在科研道路上，人工智能与机械工程、计算物理碰撞出别样的火花。希望结交朋友分享更多数据科学的故事，用数据科学的思维看待世界。
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