python Bamboolib數(shù)據(jù)分析庫

今天給大家分享一個超酷的 python庫，「bamboolib」。

大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家都熟悉 Pandas，它已成為數(shù)據(jù)操作和分析的瑞士軍刀。

雖然 Pandas 有許多有用的函數(shù)，但使用 Pandas 執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 通常需要搜索 Pandas 文檔才能找到要運行的正確函數(shù)。

如果有一種方法可以通過 GUI 訪問 pandas 的功能怎么樣？這就是 Bamboolib 發(fā)揮作用的地方。

在本文中，我將演示如何使用 Bamboolib 庫來加速 Pandas 數(shù)據(jù)分析過程。

庫的安裝

可以直接使用 pip 進行安裝。

pip install bamboolib

導入庫

我們導入了 Bamboolib 以及 Numpy 和 Pandas 來進行數(shù)據(jù)分析。

import bamboolib as bam
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
boston_data = load_boston()
df = pd.DataFrame(columns=boston_data['feature_names'],
                  data=boston_data['data'])
df['target'] = boston_data['target']
df

Pandas 輸出帶有 “Show bamboolib UI” 的選項。單擊 “Show bamboolib UI” 按鈕后，將出現(xiàn)如下所示的圖形界面。

現(xiàn)在我們可以使用它來執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析并對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換。

探索性數(shù)據(jù)分析

選擇一列后，我們可以訪問以下選項卡：

• 概述 - 包含直方圖以及所選列的摘要統(tǒng)計信息。

• 類別概述 - 允許我們查看所選列中最常見的值以及這些值的累積計數(shù)。

• 雙變量圖 - 允許我們根據(jù)數(shù)據(jù)集中的其他特征繪制所選列。

• 預測器 - 衡量其他特征預測所選列的值的效果。此選項卡對于檢查特征和目標變量之間的關系非常有用。

應用轉(zhuǎn)換

Bamboolib 還具有多種轉(zhuǎn)換功能，我們可以將其應用于列以創(chuàng)建新列。

這個強大的功能允許你執(zhí)行常見的 Pandas 轉(zhuǎn)換，而無需編寫任何代碼！

對 AGE 列進行分箱。

創(chuàng)建繪圖

Bamboolib 還使我們可以輕松創(chuàng)建圖表來可視化數(shù)據(jù)。

只需點擊 “Create plot” 按鈕即可解鎖包含各種繪圖選項的下拉菜單。

導出代碼

Bamboolib 的另一個有用的功能是導出代碼的能力。

可以簡單地使用 “顯示代碼” 和 “復制代碼” 按鈕來導出繪圖代碼。

Bamboolib 是一個非常有用的庫，它允許用戶通過 GUI 訪問常見的 Pandas 功能，從而簡化了數(shù)據(jù)分析和可視化過程。

更多有趣好玩的功能可以訪問如下鏈接。

https://docs.bamboolib.8080labs.com/ 

以上就是python Bamboolib庫加速Pandas數(shù)據(jù)分析過程詳解的詳細內(nèi)容，更多關于python Bamboolib數(shù)據(jù)分析的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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