Python如何用Jupyter来做数据分析
发表于:2024-09-21 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月21日,Python如何用Jupyter来做数据分析,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。加载一个Jupyter插件后,无需写代码就
千家信息网最后更新 2024年09月21日Python如何用Jupyter来做数据分析加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析, 还帮你生成相应代码? 没错,只需要加载这个名为 Mito的小工具包,用Python做数据分析,变得和用Excel一样简单: 运行速度比Excel更快,也不需要到处搜各种Python教程了。 Mito是Jupyter notebook的一个 可编辑电子表格插件,在编辑 .csv表格 (带格式转换功能)时,就能生成相关Python代码。 △Mito,线粒体Mitochondria的缩写具体来说,Mito的出现,像是将 Python的强大功能、和 Excel的易用性进行了结合。 只需要掌握Excel的用法,就能使用Python的数据分析功能,还能将写出来的代码"打包带走"。 它弥补了Excel在数据分析上的几个 缺陷: 同时,又比SQL和Python更 简单、直观。毕竟这些专业工具对于0基础初学者来说,需要至少几年时间,才能完全上手。 据Mito内测用户表示,这款插件让他们用Python做数据分析的效率提升了 10倍,因为用户可以直接在Mito里编写Excel公式,如=SUM(A1, 100)。 那么,Mito是怎么做到将Excel逻辑转换成Python代码的呢? 作者们编写了一种名为 Transpiler的程序,有点类似于编译器的功能,采用 抽象语法树 (AST),解析Excel源代码,并转换成Python的源代码。 相比于采用专业软件如Alteryx (需要5000美元/月)进行数据分析,Mito所生成的Python代码可以根据需要自行修改,灵活性更高一点。 目前,Mito采用 亚马逊云平台 (AWS)保存用户的相关数据,每个用户拥有一个独立账户。 当然,用户也可以选择将数据保存在本地。 以分析美国各州的"家庭平均收入"和"允许托运的火车站数量"这两个数据的关系为例。 首先, 上传"家庭平均收入"和"允许托运的火车站数量"两份数据。 数据处理的格式是.csv,当然也可以输入Excel文件,并用Mito转成两份.csv文件。 然后,将这两份数据集 合并在一起,只需要用鼠标勾选对应功能、选中相关数据列就行。 啪!代码就生成好了。 然后,是做 数据透视表,在完成分组后,采用聚合 (aggregate)功能来切换聚合方法。 还包括 数据过滤功能,同样立刻就能生成相关代码。 包含升降序 排序功能,快速简洁。 然后就是相关数据统计、分析出结果了,流程直观。 保存分析文件的方法也很简单,文件是以Python编写的,而不是用比较难懂的VBA。 要想重复上面的步骤的话,也非常容易,Mito自带"重复已保存分析步骤"功能,一键就能用同样的方法分析其他数据。 确实要比一行行编写代码简单多了。
Python如何用Jupyter来做数据分析,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
好用如Excel,更快更全面
Excel无法做大数据分析(大型数据集处理得不好)
Excel运行缓慢
Excel无法轻松创建可重复流程
自动生成Python代码
关于Python如何用Jupyter来做数据分析问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。
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