概述

Excel是数据分析人员，使用最基本的数据分析工具。而Python中用来操作Excel最牛逼的工具，那非Pandas莫属了。

对比这两款工具，Excel的优势在于它提供了一个直观且功能强大的图形界面，来查看您的数据，通过点选，就可以实现各种各样的操作。

为了弥补这一空白，Python中出现了很多这样的工具。它们的共同点是：都提供了一种以图形格式查看和选择性过滤数据的方法。

本文就介绍几款这样的Pandas可视化GUI界面工具，大家根据自己的需求，选择合适的工具。

1. PandasGUI

第一个要说的就是PandasGUI，该应用程序的独特之处在于它是一个用 Qt 构建的独立应用程序，可以从 Jupyter notebook 调用。

from pandasgui import showshow(df)

当你安装了该库以后，使用上述程序，会在后台驱动，打开一个GUI界面程序。

pandasgui一共有如下6大特征：

• Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）；
• Ⅱ 统计汇总；
• Ⅲ 过滤；
• Ⅳ 交互式绘图；
• Ⅴ 重塑功能；
• Ⅵ 支持csv文件的导入、导出；

2. Tabloo

Tabloo使用Flask后端为DataFrames提供简单的可视化工具，以及类似于 PandasGUI的绘图功能。

使用Tabloo与PandasGUI非常相似。

import tablootabloo.show(df)

这个GUI界面，有两个按钮，一个是Table，一个是Plots。

对于 Table 栏，我们可以进行数据的筛选。

product == '矿泉水'

结果如下：

对于Plots栏，我们可以进行图形的绘制。

这个库的功能貌似没有那么强大，大家了解即可。

3. Dtale

D-Tale库可以进行可视化，它可以生成交互式图形界面，支持在其中定义所需的数据外观，并根据需要对数据进行探索性分析。

同样是相似的代码：

import dtaledtale.show(df)

这里直接以官方的一个demo为准，用于讲解。

http://alphatechadmin.pythonanywhere.com/dtale/main/1

一进去就可以可以直接看到数据，并可以手动进行包括排序、重命名、筛选和锁定列等功能，就像是Excel操作一样。

单击左上角的三角形来打开主菜单，则会显示更多选项，如下图所示。

不仅可以用于数据探索，导入导出数据、图表等各种功能应有尽有。

我们直接点击Describe，看看有什么效果。

上图就是对这一份数据的描述统计，能够帮助我们快速的认识数据。

• 最小值，四分位点25%点，中位数，均值，方差，四分位点75%点，缺失值，众数等；

综上所述：pandasgui和dtale库值得大家去尝试一下，更多功能也等着大家去开发。

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