一個助你事半功倍的數(shù)據(jù)挖掘工具！

在Pandas模塊當(dāng)中，對于表格數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(gòu)建的，由于其有GUI界面，所以我們在進行數(shù)據(jù)分析與可視化操作的時候并不需要寫多少代碼。

當(dāng)然我們先用pip命令來安裝該模塊，代碼如下

pipinstallPivotTableJS

加載數(shù)據(jù)集

那么首先，我們先來加載數(shù)據(jù)集，這里導(dǎo)入Pandas模塊

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

output

牛刀小試

這里我們嘗試來調(diào)用pivottablejs模塊當(dāng)中的pivot_ui方法，只需兩行代碼

frompivottablejsimportpivot_ui pivot_ui(df)

output

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(dāng)中的每一列的字段、可視化圖表的各種形式等等

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

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，

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

我們可以看到員工分為是全職員工以及實習(xí)生，分別是有791位和209位，當(dāng)然除了計數(shù)（count）之外，我們還能夠計算平均值、中位數(shù)、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(xí)生的平均工資，就可以這么來操作

我們還可以更進一步，將上面的結(jié)果進行可視化展示，如下所示

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(chǔ)之上，將列拖拽到右邊空白的長方形區(qū)域當(dāng)中，例如我們想要看一下分布在不同城市當(dāng)中不同職位員工的分布，就可以這么來做

當(dāng)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(dāng)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