Python数据可视化:可视化数据分析插件D-Tale

2021年11月25日 阅读数:9
这篇文章主要向大家介绍Python数据可视化:可视化数据分析插件D-Tale,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象,而且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。前端

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安装可视化分析插件java

pip install dtale

首先准备好须要分析的数据源,这里以excel的数据格式为例。python

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打开CMD窗口进入python脚本编辑程序员

c:\software\python>python
Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:37:30) [MSC v.1927 32 bit (In
tel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dtale
>>> import pandas as pd
>>> data_frame = pd.read_excel('C:/data.xlsx')
>>> dtale.show(data_frame)
http://CN-20211021VTST:40000/dtale/main/1

执行完以后默认会打印出本地浏览器的查看地址,将连接地址输入到本身的本地浏览器中查看效果以下:后端

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接下来能够对浏览器中的可视化图表作任意的修改操做,调整可视化的宽度、字段调整、图表分析等等。浏览器

点击左上角的开始按钮能够调出全部的执行菜单。前端框架

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下面选择一个图表生成的功能展现,首先点击左边菜单栏的charts菜单进入图表生成页:数据结构

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下面就是图表生成页,选择一个柱状图的风格来展现一下框架

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而后能够将图表的代码复制或者导出函数

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最后再加一个数据筛选过程后的代码导出或使用,使用的是左侧菜单Code Export 选项打开数据筛选过程的代码。

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这里介绍了一些dtale主要功能的使用,此外还有不少好用的功能选项。你们能够本身挖掘一下,能够给咱们的数据分析开发带来更多的便利。

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