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高級,這個Python庫助力pandas智能可視化分析

開發 前端
這次介紹一個可視化工具-LUX,它能自動地將DataFrame數據轉化為統計圖表,讓你一目了然地看到相關性、分布、頻率等信息。

 Pandas是用于數據處理的核心庫,它也可以進行簡單的可視化,繪制散點、折線、直方等基礎圖表都不在話下。 

 

 


 

Pandas自帶的可視化方法是基于matplotlib的函數接口,在Jupyter里可以靜態展示。

這次介紹一個可視化工具-LUX,它能自動地將DataFrame數據轉化為統計圖表,讓你一目了然地看到相關性、分布、頻率等信息。 

 

 

 

 

 

LUX在Jupyter Notebook或Lab中進行交互,圖表與數據可以同步顯示。

項目地址: https:// github.com/lux-org/lux

使用LUX

以下面數據集(美國各大學信息表)為例:

  1. # 導入pandas和lux庫 
  2. import pandas as pd 
  3. import lux 
  4.  
  5. #加載數據 
  6. df = pd.read_excel("C:\\Users\\zii\\Documents\\USA_College.xlsx"
  7. df 

讀取的數據如下:

 

 

 

 

 

 

除了顯示的數據表外,同時你還會看到數據集上面出現一個按鈕,可以進行數據/圖表的交換顯示。

 

 

 

 

 

 

所以說只需要導入lux庫,就能直接使用圖表功能。

 

 

 

 

 

 

大家看到下面有三種類型的圖表,代表的統計學含義分別是相關性、直方分布、事件頻次。

 

 

 

 

 

 

除了全表的可視化探索外,你還可以研究特定變量間的關系。

比如,我想看 SAT平均值 和 收入中位數 的關聯性.

  1. df.intent = ['SAT平均值','收入中位數'
  2. df 

 

 

 

 

 

 

左邊的表是兩個變量的總體分布,右邊是在有篩選條件下的分布。

導出圖表

LUX支持圖表的導出,既可以導出圖表文件,也可以導出相應的matplotlib、altair代碼。

首先選定一個或多個圖表,點擊導出按鈕。

 

 

 

 

 

 

可以直接將選定的圖表單獨顯示出來:

 

 

 

 

 

 

  1. 導出html df.save_as_html('hpi.html')
  2. 導出matplotlib代碼
  1. vis = df.exported 
  2. print (vis[0].to_matplotlib()) 

 

 

 

 

 

 

  1. 導出altair代碼
  1. vis = df.exported 
  2. print(vis[0].to_Altair()) 

 

 

 

 

導出的代碼可以直接運行:

  1. import altair as alt 
  2.  
  3. chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode( 
  4.     x=alt.X('SAT平均值',scale=alt.Scale(domain=(6661534)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='SAT平均值')), 
  5.     y=alt.Y('收入中位數',scale=alt.Scale(domain=(20200125600)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='收入中位數')) 
  6. chart = chart.configure_mark(tooltip=alt.TooltipContent('encoding')) # Setting tooltip as non-null 
  7. chart = chart.interactive() # Enable Zooming and Panning 
  8. chart = chart.encode(color=alt.Color('最高學位',type='nominal')) 
  9.  
  10. chart = chart.configure_title(fontWeight=500,fontSize=13,font='Helvetica Neue'
  11. chart = chart.configure_axis(titleFontWeight=500,titleFontSize=11,titleFont='Helvetica Neue'
  12. labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue',labelColor='#505050'
  13. chart = chart.configure_legend(titleFontWeight=500,titleFontSize=10,titleFont='Helvetica Neue'
  14. labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue'
  15. chart = chart.properties(width=160,height=150
  16.  
  17. chart 

 

 

 

 

 

 

安裝設置

lux安裝過程和其他庫一樣,可以通過pip或conda安裝,直接在命令行輸入:

  1. pip install lux-api 

  1. conda install -c conda-forge lux-api 

因為lux一般用在Jupyter生態中,所以需要安裝并激活luxwidget拓展,才能顯示交互式窗口。

如果你是在Jupyter Notebook或VSCode中使用,使用下面代碼激活拓展:

  1. jupyter nbextension install --py luxwidget 
  2. jupyter nbextension enable --py luxwidget 

如果你使用的是Jupyter Lab,則激活lab拓展:

  1. jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager 
  2. jupyter labextension install luxwidget 

總結

LUX是一個不錯的數據可視化分析工具,能智能地輔助Pandas做數據探索,省去了很多不必要的操作。

 

責任編輯:張燕妮 來源: 知乎
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