如何实现Pandas的DataFrame转换交互式表格

Pandas是何实换交互式我们日常处理表格数据最常用的包，但是表格对于数据分析来说，Pandas的何实换交互式DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个和Pandas相关的表格Python包，可以将Pandas的何实换交互式DataFrame转换交+互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的表格操作。

Pivottablejs

Pivottablejs是何实换交互式一个通过IPython widgets集成到Python中的JavaScript库，允许用户直接从DataFrame数据创建交互式和灵活的表格汇总报表。可以进行高效、何实换交互式清晰的表格数据分析和表示，帮助将数据从Pandas DataFrame转换为易于观察的何实换交互式交互式数据透视表。

pivot_ui函数可以自动从DataFrame生成交互式用户界面，表格使用户可以简单地修改，何实换交互式检查聚合项，表格并快速轻松地更改数据结构。何实换交互式

!pipinstallpivottablejsfrompivottablejsimportpivot_uiimportpandasaspddata=pd.read_csv("D:Datacompany_unicorn.csv")data["Year"]=pd.to_datetime(data["DateJoined"]).dt.yearpivot_ui(data)

如下图所示，我们可以直接在notebook中对DataFrame进行筛选，生成图表

我们还可以快速生成数据透视表

Pygwalker

PyGWalker可以把DataFrame变成一个表格风格的用户界面，让我们直观有效地探索数据。

这个包的用户界面对Tableau用户来说很熟悉，如果你用过Tableau那么上手起来就很容易

!pipinstallpygwalkerimportpygwalkeraspywwalker=pyw.walk(data)

通过一些简单的拖拽，可以进行筛选和可视化，这是非常方便的。

Qgrid

除了PyGWalker之外，Qgrid也是一个很好的工具，它可以很容易地将DataFrame架转换为视觉上直观的交互式数据表。

importqgridqgridframe=qgrid.show_grid(data,show_toolbar=True)qgridframe

我们还可以直接在表上添加、删除数据。

与上面提到的qgrid包一样，Itables提供了一个简单的接口。可以进行简单的操作，如过滤、搜索、排序等。

fromitablesimportinit_notebook_mode,showinit_notebook_mode(all_interactive=False)show(data)

tables和Qgrid包对于快速查看数据模式是必要的。然而，如果我们想要进一步理解数据并进行数据转换，它们的特征是不够的。因此，在获得更复杂的见解的情况下，使用透视表js和Pygwalker是可取的。

总结

上面的这些包可以在Jupyter Notebook中将dataframe转换为交互式表。

Itables 和Qgrid比较轻量，可以让我们快速的查看数据，但是如果你想进行更多的操作，例如生成一些简单的可视化图表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一个很好的工具。

审核编辑：黄飞

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