JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新數(shù)據(jù)科學(xué)生產(chǎn)工具，某種意義上，它的出現(xiàn)是為了取代Jupyter Notebook。

它作為一種基于 web 的集成開發(fā)環(huán)境，你可以使用它編寫notebook、操作終端、編輯markdown文本、打開交互模式、查看csv文件及圖片等功能。

JupyterLab 最棒的體驗(yàn)就是有豐富的擴(kuò)展插件，我記得過去我們不得不依賴 numpy 和 matplotlib 進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析。對(duì)我們來說幸運(yùn)的是，那些日子早已一去不復(fù)返了。

Mito 來了！

遇見 Mito

Mito 是一個(gè)免費(fèi)的 JupyterLab 擴(kuò)展程序，可以使用 Excel 輕松探索和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集。

當(dāng)你啟動(dòng) Mito 時(shí)，它會(huì)顯示一個(gè) Pandas Dataframe 的電子表格視圖。只需單擊幾下，你就可以執(zhí)行創(chuàng)建、讀取、更新、刪除操作。

如何啟動(dòng) Mito

使用 Mito 加載數(shù)據(jù)并顯示電子表格視圖非常簡(jiǎn)單：

import mitosheet
import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv'
iris = pd.read_csv(url)
mitosheet.sheet(iris)

Mito 打開一個(gè)強(qiáng)大的電子表格查看器，它可以過濾、排序和編輯數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)透視表

只需點(diǎn)擊幾下，Mito 就可以創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)透視表。它支持許多常見的聚合，如 sum、median、mean、count、unique 等。

數(shù)據(jù)透視表是一個(gè)分組值表，它聚合了一個(gè)或多個(gè)離散類別中更廣泛的表的各個(gè)項(xiàng)目。

Mito 令人印象深刻的功能

電子表格公式

動(dòng)態(tài)公式是 Excel 的殺手級(jí)功能。Excel 可以讓不熟悉編程的人輕松創(chuàng)建復(fù)雜的電子表格。如果我告訴你 Mito 以 Excel方式支持動(dòng)態(tài)公式會(huì)怎樣。 這個(gè)功能真的讓我很驚訝。

看看下面的動(dòng)圖，看看 Mito 的求和公式怎么工作：

可視化數(shù)據(jù)

近年來，Python 數(shù)據(jù)可視化庫層出不窮，從 matplotlib 到 seaborn、plotly，只需幾條命令就可以在 Python 中實(shí)現(xiàn)令人驚嘆的可視化。

Mito 可以在不編寫任何代碼的情況下可視化你的數(shù)據(jù)，它支持條形圖、箱線圖、直方圖和散點(diǎn)圖。

自動(dòng)代碼生成

Mito 可以將每個(gè)操作轉(zhuǎn)換為 Pandas 代碼，然后你可以與同事共享這些代碼。這對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，是一個(gè)很棒的功能。我做了一些點(diǎn)擊，Mito 生成了以下代碼片段：

Mito 安裝

首先，你需要使用以下命令下載 Mito 的安裝程序：

python -m pip install mitoinstaller

然后安裝它，只需運(yùn)行：

python -m mitoinstaller install

以上就是python數(shù)據(jù)可視化JupyterLab實(shí)用擴(kuò)展程序Mito的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于JupyterLab擴(kuò)展程序的資料請(qǐng)關(guān)注本站其它相關(guān)文章！

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