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一個助你事半功倍的數據挖掘工具!

數據分析與開發(fā) ? 來源:數據分析與開發(fā) ? 2023-01-10 15:53 ? 次閱讀
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Pandas模塊當中,對于表格數據的分組操作(groupby)和透視表(pivot_table)的制作一直都是比較常見的,今天小編為大家分享一個數據分析的利器,能夠自動為我們完成上述提到的一系列操作,并且?guī)в?code style="margin-right:2px;margin-left:2px;padding:2px 4px;font-size:14px;color:rgb(30,107,184);background-color:rgba(27,31,35,.05);font-family:'Operator Mono', Consolas, Monaco, Menlo, monospace;">GUI界面,所以使用起來非常的方便。

PivotTableJS

看名字我們就能知道,該模塊是專門用來生成透視表(pivot_table),而且是用JavaScript代碼來構建的,由于其有GUI界面,所以我們在進行數據分析與可視化操作的時候并不需要寫多少代碼。

當然我們先用pip命令來安裝該模塊,代碼如下

pipinstallPivotTableJS

加載數據集

那么首先,我們先來加載數據集,這里導入Pandas模塊


	

importpandasaspd df=pd.read_csv("employee_dataset.csv") df.head()

output

8d475dee-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

牛刀小試

這里我們嘗試來調用pivottablejs模塊當中的pivot_ui方法,只需兩行代碼


	

frompivottablejsimportpivot_ui pivot_ui(df)

output

8d62737c-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

這里可能需要等待1-2分鐘左右的時間來供其加載,隨后我們就能看到如上圖所示的窗口,窗口中包括了表格當中的每一列的字段、可視化圖表的各種形式等等

8d75f33e-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

同時我們也可以拖拽指定的列到空白的窗口中,對其進行分組統(tǒng)計以及透視表的制作,如下圖所示

8d907862-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.gif

而要是我們想要進行可視化操作,只需要在下拉框中選中,例如我們想要繪制的是直方圖,

8da72364-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.gif

分組統(tǒng)計

接下來我們進行分組(groupby)操作,例如我們想要查看一下員工狀態(tài)(Employee_Status)的分組統(tǒng)計,只需要將該列拖拽至空白的區(qū)域即可

8dce976e-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

我們可以看到員工分為是全職員工以及實習生,分別是有791位和209位,當然除了計數(count)之外,我們還能夠計算平均值、中位數、最大/最小值等一系列統(tǒng)計方法,例如我們想要計算一下全職員工和實習生的平均工資,就可以這么來操作

8df19d0e-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.gif

我們還可以更進一步,將上面的結果進行可視化展示,如下所示

8e10ad8e-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.gif

透視表

對于透視表而言,pivottablejs模塊實現(xiàn)起來也格外的簡單,我們只需要在上述操作的基礎之上,將列拖拽到右邊空白的長方形區(qū)域當中,例如我們想要看一下分布在不同城市當中不同職位員工的分布,就可以這么來做

8e65f366-9014-11ed-bfe3-dac502259ad0.gif

當然該模塊給我們帶來的便利和自身所具備的功能遠不止此,大家可以安裝一下該模塊,然后在空余的時間中自行探索。

當然我們看來該模塊還存在著一個小小的bug,大家可以嘗試用其他版本來試一下,小編在這里用的是0.9.0

審核編輯 :李倩



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原文標題:介紹一個助你事半功倍的數據挖掘工具!

文章出處:【微信號:DBDevs,微信公眾號:數據分析與開發(fā)】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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