DevGang
Авторизоваться

Полное руководство по Bamboolib - инструменту с графическим интерфейсом для анализа фреймов данных Pandas 

Анализ и визуализация данных - самый важный и трудоемкий процесс. Нам нужно потратить много времени, чтобы четко проанализировать, о чем эти данные и что они пытаются рассказать. Мы используем различные типы библиотек и функций Python для визуализации шаблонов и аномалий в наборе данных, чтобы познакомиться с набором данных.  

Bamboolib - это графический интерфейс для pandas DataFrames, который позволяет любому работать с python в Jupyter Notebook или JupyterLab. Bamboolib - очень интерактивная и очень полезная библиотека для анализа, визуализации и управления данными. Даже человек, не имеющий технических знаний, может использовать его для анализа данных, потому что он не требует никакого опыта программирования.

Bamboolib используется более чем 100 компаниями и позволяет аналитикам данных работать с Python даже без написания кода. Bamboolib не является открытым исходным кодом, что означает, что вам нужно купить bamboolib, чтобы использовать его, но он предоставляет 14-дневную бесплатную пробную версию, чтобы вы могли полностью изучить его и увидеть, как он может быть полезен для вас.

В этой статье мы рассмотрим различные варианты использования бамбулиба и увидим, как он экономит время и силы. Мы рассмотрим различные функции, которые предоставляет bamboolib, а также экспортируем код, используемый для этих функций.

Реализация бамбулиба:

Для изучения бамбулиба нам сначала нужно зарегистрироваться на их веб-сайте, чтобы получить 14-дневную бесплатную пробную версию. После регистрации вы получите письмо с ключом активации на зарегистрированный адрес электронной почты. Как и любую другую библиотеку python, нам нужно установить bamboolib с помощью:

pip install bamboolib

1. Импорт необходимых библиотек

Нам нужно будет импортировать pandas для загрузки набора данных и bamboolib для визуализации набора данных. 

import bamboolib as bam
import pandas as pd

2. Загрузка набора данных

Здесь мы будем использовать набор данных о конструкции автомобиля, который содержит различные атрибуты, относящиеся к компаниям-производителям автомобилей. Вы можете скачать этот набор данных с Kaggle. Мы будем использовать pandas для загрузки этого набора данных.

df = pd.read_csv(‘car_design.csv’)

3. Анализ набора данных

Это основной шаг, на котором мы проанализируем и визуализируем набор данных с помощью bamboolib. 

bam.show(df)

Перед использованием bamboolib нам необходимо активировать его в нашем блокноте jupyter, введя зарегистрированный идентификатор электронной почты и код активации, полученные по электронной почте. После нажатия кнопки отправки bamboolib будет активирован, и нам нужно повторно запустить команду show.

bam.show(df)

Как видите, это графический интерфейс пользователя, предоставляемый bamboolib. Теперь давайте исследуем различные разделы интерфейса Bamboolib.

Изучение Dataframe

Нам нужно щелкнуть фрейм данных исследования, чтобы получить подробный отчет о наборе данных и содержащихся в нем атрибутах.

Здесь мы можем увидеть такие свойства, как тип данных, отсутствующие значения различных атрибутов и т.д.

Точно так же мы можем изучить взаимосвязь между различными атрибутами, визуализировав тепловую карту, которая отображается на вкладке матрицы.

Создание графиков

Раздел Create plots позволяет нам создавать разные графики между разными атрибутами. Нам просто нужно выбрать тип графика, который нам нужно создать, и атрибуты, для которых нам нужно создать график. Кроме того, мы также можем выбрать различные параметры.

Как видите, это диаграмма рассеивания атрибута length, созданная с помощью bamboolib. Вы можете видеть, что bamboolib также предоставляет вам код, необходимый для создания этих графиков, который может оказаться большим подспорьем, если вы новичок в python и узнаете о нем.

Поскольку bamboolib использует Plotly для визуализации, все созданные графики очень интерактивны и доступны для загрузки. Кроме того, он поддерживает все основные типы графиков, так что вы можете визуализировать закономерности, аномалии и выбросы в данных.

Трансформации

Мы можем выбрать различные преобразования, такие как фильтры, сортировку, группировку и т.д., которые будут применяться к нашему набору данных, используя вкладку преобразования. Преобразование можно использовать для управления вашими данными с помощью большого количества операций. 

Давайте посмотрим, какие преобразования мы можем применить.

  •   Выбрать или отбросить столбец

Используя это преобразование, мы можем выбирать разные столбцы для анализа или отбрасывать столбцы, которые не хотим анализировать или которые не имеют отношения к делу.

  •   Изменить тип данных

Это преобразование позволяет одним щелчком мыши изменить тип данных любого столбца на требуемый тип данных.

  •   Отбросьте отсутствующие значения

Это преобразование используется для удаления всех недостающих данных во всем наборе данных или в определенном атрибуте.

5. Предложения

Bamboolib также предлагает вам варианты различных атрибутов, когда мы дважды щелкаем любой из атрибутов в табличной форме. Он предлагает такие предложения, как изменение имени, значения и т.д.

Точно так же вы можете использовать различные преобразования в соответствии с нашими требованиями. 

Источник:

#Python #Pandas #Data Visualization
Комментарии
Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

Оплатив хостинг 25$ в подарок вы получите 100$ на счет

Получить