如何使用PandasGUI進行探索性數據分析

這篇文章主要介紹如何使用PandasGUI進行探索性數據分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Pandasgui是一個開源的python模塊，它為pandas創建了一個GUI界面，我們可以在其中使用pandas的功能分析數據和使用不同的功能，以便可視化和分析數據，并執行探索性數據分析。

探索性數據分析是最關鍵的部分，無論何時我們使用數據集時都要首先進行分析。它允許我們分析數據，探索數據的初始結果，比如有多少行和列，不同的列是什么，等等。EDA是一種方法，我們使用不同的方法，主要是可視化來總結數據的主要特征。

如果您正在處理數據，EDA是一個重要且最關鍵的步驟。在整個項目中，幾乎有30%的時間是用來探索數據并找出它到底是關于什么的。EDA允許我們并告訴我們如何在建模之前對數據進行預處理。這就是為什么EDA是最重要的，但是我們可以通過自動化所有的EDA工作來節省時間，并且可以在建模中使用節省的時間。

在本文中，我們將探索Pandasgui，并了解如何使用它來自動化探索性數據分析過程，并節省我們的時間和精力。

安裝Pandasgui

和其他庫一樣，我們可以使用pip安裝pandasgui。

pip install pandasgui

加載數據集

pandasgui中預定義了大量的數據集，我們將使用pandasgui加載一個名為"IRIS"的數據集，這是一個非常著名的數據集，并將使用pandasgui的GUI界面來探索它。我們還將導入"show"函數，該函數將數據集加載到GUI中。

from pandasgui.datasets import iris  #importing the show function  from pandasgui import show

功能介紹

現在我們只需要通過傳遞數據集名稱作為參數來調用show函數，它將啟動一個GUI，在這里我們可以探索它的不同部分，并嘗試探索數據集的不同屬性。

show(iris)

在這里，您可以看到show函數啟動GUI，我們可以清楚地看到包含不同功能的不同選項卡。

讓我們分析一下這個接口的不同部分。

Dataframe

我們可以清楚地分析哪些是不同的屬性以及它們包含哪些值。我們可以清楚地分析所有的值和屬性。在左邊，我們還可以看到dataframe的形狀。

Filters

在本節中，我們可以應用不同的過濾器來分析數據。我們可以簡單地輸入想要運行的查詢并應用過濾器。

Statistics

類似于pandas dataframe的describe功能。它幫助我們分析數據集的統計屬性。

Grapher

這是最重要的部分，在這里我們可以清楚地看到不同類型的可視化，我們可以使用界面創建，并節省了為每個可視化編寫代碼的工作。在上面的圖片中，我創建了sepallength和sepalwidth的散點圖。類似地，您可以通過拖放x、y和其他參數中的列名來創建不同的可視化。

Reshaper

我們可以通過應用不同的函數和改變數據集的形狀來分析數據集。提供的兩種形狀格式是"pivot"和"melt"。我們可以在不同的函數中拖放列，并相應地分析數據集的不同形狀。

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