1 PandasGUI简介
Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。
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：
• 查看DataFrames和Series数据
• 交互式绘图
• 数据筛选
• 统计摘要
• 数据编辑和复制/粘贴
• 拖放导入CSV文件
• 搜索工具栏
官网地址
2 PandasGUI安装
下载地址
PandasGUI最新的版本是0.2.10.1，使用以下命令即可安装：
#pip install pandasgui
依赖的库比较多，耐心等待安装完成即可，如遇到安装失败，可尝试清华源安装。
#pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandasgui
3 PandasGUI使用
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：
import pandas as pd
from pandasgui import show
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]})
show(df)然后就可以看到一个图像化的界面了。然后在里面就可以数据分析，以及生成分析图像。Pandasgui有五大功能，下面一一介绍。
1.数据帧
我们可以清楚地分析所有值和属性。在此左侧，我们还可以看到数据帧的形状。
2.过滤器
这是一个可以根据输入条件对数据进行初步筛选的交互界面，只需要将条件输入框中，点击ADD Filter按钮即可。
我们可以应用不同的筛选器来分析数据。我们可以简单地键入我们想要运行的查询并应用筛选器。
3.统计
类似于 pandas 数据帧的描述功能。它帮助我们分析数据集的统计属性。
4.绘图器
Grapher画图菜单栏提供了直方图、散点图、折线图、饼状图、词云等12种图像格式，用户可以根据需求选取变量绘制相应的图形。
这是最重要的部分，在这里我们可以清楚地看到不同类型的可视化效果，我们可以使用界面创建，并节省我们为每个可视化创建代码的努力。
5.重塑器
Reshaper展示了了对原始数据进行重新组合为新DataFrames的功能。它包含了DataFrames的基本属性，实际上代表了DataFrames的两个方法，df.melt(),df.pivot()，以图像化的形式进行了展现。这里以pivot进行展示：pivot()参数：values：对应的二维NumPy值数组。columns：列索引：列名称。index：行的索引：行号或行名。
我们可以通过应用不同的函数和更改数据集的形状来分析数据集。提供的两种形状格式是"枢轴"和"融化"。
我们可以拖动和拖放不同函数中的列，并相应地分析数据集的不同形状。
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