又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码

大家好,Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了,很多库可以直接实现可视化操作,无需写代码。

但是这还不够,最近看到一个神器叫Mito,它真的是做到了无需写一行代码,而且手动的操作可以自动转换为代码,供后续批量化操作,这简直不要太爽。喜欢记得收藏、关注、点赞。

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一、Mito是什么?

MitoJupyter notebook的一个插件,作用是编辑电子表格,并在编辑表格(带格式转换功能)时,可以生成相对应的Python代码。

下面是具体的操作演示,感受一下它的强大!

使用Mito和使用Excel表格没什么太大区别,只需要掌握一些Mito的自定义函数即可,然后它会自动生成pandas处理表的代码。

二、Mito 安装

Mito的安装要求比较简单,有两个:

  • Python 3.6或更高版本

  • 需要安装了Node

打开终端,直接pip安装:

pip install mitosheet

然后,安装JupyterLab扩展管理器。这个命令可能需要运行个几分钟:

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager@2

最后,启动JupyterLab就完事了。

jupyter lab

也可以用conda安装到一个虚拟环境里。

三、Mito 操作方法

创建一个表

import mitosheet
mitosheet.sheet()

导入数据

可以使用pandas读入数据生成dataframemitosheet。如果不想写代码,也可以手动点导入按钮导入数据,导入数据代码会自动生成。

# import Python packages
import mitosheet
import pandas as pd

# Create a simple dataframe to display
car_data = pd.DataFrame({'car': ['Toyota', 'Nissan', 'Honda', 'Mini Cooper', 'Saturn'], 'mph': [60, 50, 60, 75, 90], 'length': [10, 12, 13, 8, 9]})

# render the Mitosheet with car_data
mitosheet.sheet(car_data)

操作方法

Excel一样,一般的两种方法。

1.公式法: 如果对公式熟练,直接敲入函数即可,比如sumsumif这种等等。公式法其实就是个孰能生巧的事。我看了下,Mito中的函数不复杂,使用很容易上手。

2.分析工具: 如果不熟练函数,Mito也提供了分析工具,比如合并、透视表、筛选、排序、保存分析等部分功能,都是点点点的操作。

对于分析工具,给大家演示几种常见的数据处理操作,找找感觉。

合并数据集

Mito的合并功能可用于将数据集水平组合在一起。通过查找两个表关键列的匹配项,然后将这些匹配项数据组合到一行中。

首先,选择要合并在一起的两个Mito工作表。其次,选择合并的键。最后,选择保留哪些列。

又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码_第1张图片

数据透视表

首先,选择一个关键字对数据分组。然后,如果想进一步将组分层为单个单元格,继续选择列。最后,选择聚合的列和方法。

又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码_第2张图片

筛选

Mito通过组合过滤器和过滤器组来提供强大的过滤功能。

  • 过滤器是单个条件,对于该列中的每个单元格,其评估结果为true或false。

  • 过滤器组是结合了布尔运算符的过滤器聚合。

又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码_第3张图片

排序

又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码_第4张图片

保存分析

可以像保存宏一样保存分析。通过保存分析,可以保存应用于数据的转换,以便以后可以将其重新应用于新的数据集。

又一个 Jupyter 神器,操作 Excel 自动生成 Python 代码_第5张图片

四、后话

对于Mito的背后原理,这里不过多介绍,如果感兴趣可以参考这篇博客:

https://trymito.io/blog/transpiler

Mito的创作者是三位来自宾大的学霸 Aaron Diamond-Reivich、Jake Diamond-Reivich和Nate Rush,他们是在搞数据分析的时候,萌生了想要制作Mito的想法。

据了解,目前这个软件还没有开源,他们还在思考如何支持维护这个项目,并转到开源路径上来。

参考:https://docs.trymito.io/

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