关于python:Python数据可视化可视化数据分析插件DTale

47次阅读

共计 1186 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

D-Tale 数据可视化插件是后端框架 Flask 与前端框架 React 组合产生的一款开源的数据可视化剖析插件。目前反对 DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex 等 Pandas 的数据结构对象,并且还提供了惯例数据结构的函数剖析等可视化性能实现。

装置可视化剖析插件

pip install dtale

首先筹备好须要剖析的数据源,这里以 excel 的数据格式为例。

关上 CMD 窗口进入 python 脚本编辑

c:\software\python>python
Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:37:30) [MSC v.1927 32 bit (In
tel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dtale
>>> import pandas as pd
>>> data_frame = pd.read_excel('C:/data.xlsx')
>>> dtale.show(data_frame)
http://CN-20211021VTST:40000/dtale/main/1

执行完之后默认会打印出本地浏览器的查看地址,将链接地址输出到本人的本地浏览器中查看成果如下:

接下来能够对浏览器中的可视化图表做任意的批改操作,调整可视化的宽度、字段调整、图表剖析等等。

点击左上角的开始按钮能够调出所有的执行菜单。

上面抉择一个图表生成的性能展现,首先点击右边菜单栏的 charts 菜单进入图表生成页:

上面就是图表生成页,抉择一个柱状图的格调来展现一下

而后能够将图表的代码复制或者导出

最初再加一个数据筛选过程后的代码导出或应用,应用的是左侧菜单 Code Export 选项关上数据筛选过程的代码。

这里介绍了一些 dtale 次要性能的应用,此外还有很多好用的性能选项。大家能够本人开掘一下,能够给咱们的数据分析开发带来更多的便当。

【往期精彩】

● 计算速度太慢?试试 lru_cache 装璜器!

● 冒泡排序、抉择排序之间的比拟与代码实现!

● 如何通过 pynput 与日志记录实现键盘、鼠标的监听行为?

● 如果你是一名 java 程序员,面对曾经写好的 python 脚本该如何调用,其实很简略!

● 如何应用 PyQt5 一步步实现用户登录 GUI 界面、登录后跳转?

● 办公自动化:几行代码将 PDF 文档转换为 WORD 文档(代码实战)!

● 办公自动化:轻松提取 PDF 页面数据,并生成 Excel 文件(代码实战)!

● sched 模块中巨好用的轻量级定时工作神器 scheduler!

● 不必再应用命令行打包成 exe,有人写出了 UI 利用,可视化 UI 界面对 python 程序进行打包的办法!

● 这么多的内置函数能记住吗?对 python 的 68 个内置函数分类总结!

正文完
 0