Pandas是用于數(shù)據(jù)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(shù)接口，在Jupyter里可以靜態(tài)展示。

這次介紹一個可視化工具-LUX，它能自動地將DataFrame數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計圖表，讓你可以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(shù)據(jù)可以同步顯示。

-

項目地址：?

https://github.com/lux-org/lux

使用LUX

以下面數(shù)據(jù)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(shù)據(jù) df?=?pd.read_excel("C:\\Users\\zii\\Documents\\USA_College.xlsx") df

讀取的數(shù)據(jù)如下：

?

除了顯示的數(shù)據(jù)表外，同時你還會看到數(shù)據(jù)集上面出現(xiàn)一個按鈕，可以進行數(shù)據(jù)/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。

LUX顯示有三種類型的圖表，代表的統(tǒng)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(shù)的關聯(lián)性.

df.intent?=?['SAT平均值','收入中位數(shù)'] 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：

導出htmldf.save_as_html('hpi.html')

導出matplotlib代碼

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

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?altchart?=?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(shù)',scale=alt.Scale(domain=(20200,?125600)),type='quantitative',?axis=alt.Axis(title='收入中位數(shù)')) ) 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(tài)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

總結(jié)

LUX是一個不錯的數(shù)據(jù)可視化分析工具，能智能地輔助Pandas做數(shù)據(jù)探索，省去了很多不必要的操作。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python应用实战-LUX在pandas中智能可视化分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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