這篇文章主要介紹“怎么用Python加載和處理數(shù)據(jù)”，在日常操作中，相信很多人在怎么用Python加載和處理數(shù)據(jù)問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用Python加載和處理數(shù)據(jù)”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

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很多開發(fā)者說自從有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它來處理與可視化表格非?？焖?。但是這樣還是有一大缺陷，操作不是可視化的表格，因此對技能要求更高一點。近日，開發(fā)者構建了名為 Grid studio 的開源項目，它是一個基于網(wǎng)頁的表格應用，完全結合了 Python 和 Excel 的優(yōu)勢。

是的，在一個界面上同時展示可視化表格與代碼，而且同時通過表格與代碼修改數(shù)據(jù)，這不就是 Python 與 Excel 的結合嗎？

我們先看看 Grid studio 的效果到底是什么樣的?？傮w而言，我們既可以通過 Python 加載和處理數(shù)據(jù)，也能通過「Excel」操作數(shù)據(jù)。

在 Python 上處理數(shù)據(jù)比較好理解，表格上處理數(shù)據(jù)其實非常像 Excel，如下所示為寫一個求和公式。

也許我們在表格上改了些數(shù)據(jù)，那么我們也能導入到 NumPy 數(shù)組，并做進一步的運算。

為什么要創(chuàng)建這個工具？

作者表示，他創(chuàng)建 Grid studio 主要是用來解決數(shù)據(jù)科學項目中工作流分散的問題，在這種項目中，他要在 R studio、Excel 等多個工具之間換來換去。

在為 gazillionth-time 導出 CSV 文件時，如果行數(shù)過高，應用程序窗口就會卡頓。即使是做一些簡單的事情，比如讀取 JSON 文件，也能把人逼瘋。現(xiàn)有的工具無法提供高效工作所需的環(huán)境和相關工作流，這也是作者決定構建該工具的原因。他想要創(chuàng)建一個易用的應用程序，可以把數(shù)據(jù)科學工作流整合進去。

這個工具有何亮點？

Grid studio 是一個基于網(wǎng)頁的應用，看起來和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而，它的殺手锏是整合了 Python 語言。

幾乎所有使用過計算機的人都會很自然地使用表格來查看和編輯數(shù)據(jù)。將這個簡單的 UI 與 Python 這種成熟的編程語言結合起來簡直不要太好用。

用 Python 編寫腳本非常簡單：只需編寫幾行代碼直接運行即可。

核心集成：讀、寫

這一 Python 集成的核心是對電子表格的讀寫接口，它可以在電子表格的數(shù)據(jù)和 Python 進程中的數(shù)據(jù)之間建立一個高性能的連接。

可以用以下方式在表格中寫入數(shù)據(jù)：

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])

用以下這種方式從表格中讀取數(shù)據(jù)：

my_matrix = sheet("A1:A3")

你可以通過這種簡單而高效的方式直接在表格中讀取或寫入數(shù)據(jù)，以自動化數(shù)據(jù)輸入、提取、可視化等過程。

編寫定制化表格函數(shù)

雖然通過一個簡單的接口完成讀寫非常靈活，但有時編寫可以直接調出的定制化函數(shù)也很重要。

除了 AVERAGE、SUM、IF 這些默認函數(shù)外，你可能還需要其他函數(shù)，那么寫出來就好了！

def UPPERCASE(a):
    return str(a).uppercase()

寫完這行代碼后，在表格中調出該函數(shù)，就像調用常規(guī)函數(shù)一樣。

利用 Python 生態(tài)

通過利用 Python 生態(tài)中各種強大的軟件包，我們能立即訪問到當前最優(yōu)的數(shù)據(jù)科學工具，因此也能快速訪問到強大的模型，例如線性回歸和支持向量機等。

因為本身 Grid studio 主要就是處理表格數(shù)據(jù)，那么將它們作為特征可以快速調用 SVM 等模型，從而探索隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的特征。

數(shù)據(jù)可視化

在數(shù)據(jù)科學中，很常見的一個任務就是可視化數(shù)據(jù)，這樣才能獲得關于數(shù)據(jù)的「先驗知識」。通過集成交互式繪圖庫 Plotly.js 和 Python 標準可視化庫 Matplotlib，Grid studio 目前已經(jīng)內(nèi)置了高級繪圖功能。如下所示我們可以在向量表格格式上使用高級繪圖功能：

為了進一步解釋如何使用 Grid studio 的特征以構建可視化圖標，項目作者還展示了兩個案例，即爬取網(wǎng)頁與可視化數(shù)據(jù)分布，但這里主要展示第一個案例。

案例：估計正態(tài)分布

如下案例展示了 Grid studio 的強大功能，它會以更高的保真度通過 Plotly.js 可視化正態(tài)分布，我們可以看看交互式制圖到底是如何完成的。

到此，關于“怎么用Python加載和處理數(shù)據(jù)”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
當前名稱：怎么用Python加載和處理數(shù)據(jù)
轉載源于：http://weahome.cn/article/iiesdd.html