今天給大家介紹一個十分好用的Python模塊，用來給數(shù)據(jù)集做一個初步的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)，有著類似Tableau的可視化界面，我們通過對于字段的拖拽就可以實現(xiàn)想要的可視化圖表，使用起來十分的簡單且容易上手，學習成本低，并且不需要我們寫一大推冗長的代碼。

PyGWalker

接下來就給大家來介紹一下這款名叫PyGWalker的Python模塊，在使用之前，我們先通過pip命令來將其下載安裝，代碼如下

pip install pygwalker
## 或者是
conda install pygwalker

我們將其與pandas模塊相結合，畢竟我們這里還是需要它來讀取CSV數(shù)據(jù)集的，這是一份共享單車的用戶使用數(shù)據(jù)，代碼如下

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

模塊導入完成之后便是對數(shù)據(jù)集的讀取了，代碼如下

df = pd.read_csv(r"bike_sharing_dc.csv", parse_dates=['date'])
df.head()

output

接下去便是PyGWalker該登場的時候了，代碼如下

pyg.walk(df)

output

我們隨后變回看到如上圖所示的界面，是不是和Tableau的界面很像呢，同樣在左邊的一欄中，我們可以看到數(shù)據(jù)集中各個字段，被分成了離散型變量(categorical data)和數(shù)值型變量(numeric data)

繪制可視化圖表

接下來我們嘗試來繪制可視化圖表，拖拽當中的字段放置到X軸或者Y軸當中，就會有可視化圖表顯示出來

那么我們可以嘗試繪制不同形態(tài)的圖標，例如我們想要繪制折線圖，例如我們在橫軸放置的是“hour”這個離散型變量，"registered"字段也就是注冊量作為縱軸，來查看不同時間段之下單車的使用量情況，同時在“Color”這一欄中放置的是“season”變量，代表的是不同的季節(jié)當中，不同時間段的單車App的注冊量情況

我們將圖表的形態(tài)變成區(qū)域圖，

同時我們還可以來更改圖表的大小，操作起來也十分的方便

過濾數(shù)據(jù)

這里我們還可以來過濾數(shù)據(jù)，主要是在filter這一欄來進行操作，要是將離散型變量拖拽過去的話，可以指定篩選的條件是哪些，例如只查看“春天”和“夏天”這兩者的數(shù)據(jù)，然后圖表依據(jù)篩選出來的條件來呈現(xiàn)最終的樣子

那么要是將數(shù)值型變量拖拽過去的話，會出來一個橫向的數(shù)軸并且設定橫軸的上下限，那么最終的圖表也會根據(jù)篩選出來的條件來呈現(xiàn)最終的樣子

查看原始數(shù)據(jù)

最后要是我們想要查看原始數(shù)據(jù)，PyGWalker模塊也提供了非常方便的途徑，點擊當中的“Data”選項

到此這篇關于一行代碼生成Tableau可視化圖表的方法的文章就介紹到這了,更多相關Tableau可視化圖表內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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