 Pandas这个库对Python来说太重要啦！因为它的出现，让Python进行数据分析如虎添翼，作为Python里面最最牛逼的库之一，它在数据处理和数据分析方面，拥有极大的优势，受到数据科学开发者的广大欢迎。 小编最近在逛GitHub的时候，发现了一款神器，一款神器分析Pandas DataFrames的图形化界面，可以帮助我们对数据集进行可视化的处理，非常不错！ 如何安装 安装步骤其安装步骤十分简单，只需要使用pip命令安装即可。 pip3 install pandasgui #清华镜像 pip3 install -i https://pypi.tuna./simple pandasgui 建议大家用清华镜像安装，这样会稳定而且快很多。 功能特点 PandasGUI是一个交互式的数据操作界面，类似于Excel，但是其对于数据处理更加方便快捷，共拥有7项功能特点：
使用方式 启动PandasGUI的方式，代码也十分简单,只需要导入相关库，获取DataFrames数据并显示就好了。示例代码如下： 然后我们就可以看到一个图像化的界面了。 实战练习 这次我们拿大名鼎鼎的泰坦尼克数据集来做练习，一起看一下用这款神器如何分析，还是用上面的几行示例代码来启动PandaGui: 在首页中我们可以看到数据的大小维数（第一个红框）891*12，以及我们选择的六个菜单栏：DataFrame，Filters，Statistics，Grapher，Reshaper等，六个菜单栏可以按照自己所需调整到不同区域方便操作。 上图展示小编将过滤器和统计调整在右边的画面，大家可根据需求进行自行调整，下面将对菜单栏分别进行学习操作。
下面以直方图和词云为例子向大家进行展示： 上图绘制了年龄大于30的船上游客的年龄直方图，可以看到Filter工具在画图时仍可以同时使用。
上图以名字为例子，绘制了船上人员名字的词云图。
上图中以Sex为行索引，Age为列索引，Fare系统值，操作后的表格展示为：
在上图中，我们可以看到，在最左边增加了df_pivot的DataFrames数据，每操作一次，会增加一个DataFrames数据，并在左边显示，新增之后的DataFrames数据依然适用于之前所有的操作。此外，新生成的DataFrames可以直接拖拽在文件夹生成新的csv文件，保存方便。 到这里，小编的探索就结束了，有了这个工具，大家就可以像操作Excel一样操作Dataframe数据，迅速获取有用的信息，不知道大家有没有心动呢！
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