事半功倍，必看这4个Pandas神器

Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个和Pandas相关的Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。

技术交流

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

本文文章由粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据、技术交流提升，均可加交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、添加微信号：pythoner666，备注：来自CSDN + 加群
方式②、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群

Pivottablejs

Pivottablejs是一个通过IPython widgets集成到Python中的JavaScript库，允许用户直接从DataFrame数据创建交互式和灵活的汇总报表。可以进行高效、清晰的数据分析和表示，帮助将数据从Pandas DataFrame转换为易于观察的交互式数据透视表。

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)

img

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。