Python庫助力pandas智能可視化的示例分析

Python庫助力pandas智能可視化的示例分析，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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：

# 導入pandas和lux庫 import pandas as pd import lux  #加載數據 df = pd.read_excel("C:\\Users\\zii\\Documents\\USA_College.xlsx") 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.

df.intent = ['SAT平均值','收入中位數'] 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. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

2. 導出html df.save_as_html('hpi.html')

3. 導出matplotlib代碼

vis = df.exported print (vis[0].to_matplotlib())

1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

2. 導出altair代碼

vis = df.exported print(vis[0].to_Altair())

導出的代碼可以直接運行：

import altair as alt  chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode(     x=alt.X('SAT平均值',scale=alt.Scale(domain=(666, 1534)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='SAT平均值')),     y=alt.Y('收入中位數',scale=alt.Scale(domain=(20200, 125600)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='收入中位數')) ) chart = chart.configure_mark(tooltip=alt.TooltipContent('encoding')) # Setting tooltip as non-null chart = chart.interactive() # Enable Zooming and Panning chart = chart.encode(color=alt.Color('最高學位',type='nominal'))  chart = chart.configure_title(fontWeight=500,fontSize=13,font='Helvetica Neue') chart = chart.configure_axis(titleFontWeight=500,titleFontSize=11,titleFont='Helvetica Neue', labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue',labelColor='#505050') chart = chart.configure_legend(titleFontWeight=500,titleFontSize=10,titleFont='Helvetica Neue', labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue') chart = chart.properties(width=160,height=150)  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：

pip install lux-api

或

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：

jupyter nbextension install --py luxwidget jupyter nbextension enable --py luxwidget

如果你使用的是Jupyter Lab，則激活lab拓展：

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter labextension install luxwidget

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。

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