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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