Mito Sheets — это мощный инструмент для работы с электронными таблицами для Jupyter Notebook, который позволяет обрабатывать данные и анализировать их с помощью интуитивно понятного интерфейса электронных таблиц. С Mito Sheets вы можете выполнять такие задачи, как очистка данных, преобразование данных и визуализация данных, при этом автоматически генерируя код Python. В этом руководстве мы познакомим вас с основами использования Mito Sheets в Jupyter Notebook на примере набора данных.
Необходимые условия:
установлен Python 3.x
установлен Jupyter Notebook
Установка mito в качестве расширения в блокнот Jupyter:
Запустите в терминале следующее:
python -m pip install mitosheet python -m jupyter nbextension install --py --user mitosheet python -m jupyter nbextension enable --py --user mitosheet
Ваш блокнот Jupyter должен иметь расширение, похожее на изображение ниже.
Нажмите на расширение «Новый Mitosheet», и вы должны увидеть следующее:
Шаг 1. Загрузка набора данных
Вы можете загрузить набор данных из файла CSV, файла Excel или кадра данных Pandas. В этом примере мы загрузим образец CSV-файла под названием «Образец данных сотрудника.csv».
Вы можете скачать образец набора данных здесь:
sample data
Шаг 2. Изучите и очистите набор данных
Очистка данных никогда не была проще с mito, например, предположим, что мы хотели бы удалить столбцы с помощью nans. Этого можно добиться мгновенно, щелкнув значок AI в правом верхнем углу. Чтобы упростить вашу жизнь, также доступен исполняемый код Python.
# delete columns with nans Employee_Sample_Data.dropna(axis=1, inplace=True)
Шаг 3. Преобразование и анализ данных
С помощью Mito Sheets вы можете выполнять различные преобразования данных, например создавать новые столбцы, агрегировать данные и объединять таблицы. Например, допустим, я хочу объединить столбцы «Должность» и «Отдел» с помощью подчеркивания, я могу просто щелкнуть значок AI и ввести свое приглашение.
Вот и все для этого урока!
Mito Sheets идеально подходит для начинающих и любителей Python любого уровня.
