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。
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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。好用如Excel，更快更全面
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”。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。自动生成Python代码
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。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。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。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，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
当前标题：Python如何用Jupyter来做数据分析
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