python编辑器jupyter,jupyter调用excel数据

　　大家好，Jupyter真的是越来越方便表格处理了。很多库不用写代码就可以直接实现可视化操作。

　　但这还不够。最近看到一个叫米托的神器，真的不用写一行代码，手动操作可以自动转换成代码进行后续的批量操作。这一点也不酷。记得收藏，关注，喜欢。

　　注意：完整的代码、数据和技术交流，可在本文末尾找到。

　　1.什么是米托？米托是Jupyter笔记本的一个插件。它的功能是编辑电子表格，在编辑电子表格时(带格式转换功能)，可以生成相应的Python代码。

　　下面是具体的操作演示，感受一下它的威力！

　　使用米托和使用Excel表格没有太大区别。你只需要掌握米托的一些自定义功能，然后它会自动生成熊猫的代码来处理表格。

　　二、米托安装米托的安装要求比较简单，有两点：

　　Python版或更高版本要求安装节点开放终端，并直接安装pip:

　　安装Pip米托表，然后安装JupyterLab扩展管理器。运行此命令可能需要几分钟时间：

　　Jupiter Lab扩展安装@ Jupiter-Widgets/Jupiter Lab-Manager @ 2最后，启动Jupiter Lab就大功告成了。

　　JuterLab也可以通过conda安装到虚拟环境中。

　　三。米托操作方法创建一个表导入mitosheet

　　Mitosheet.sheet()导入数据。熊猫可以用来读入数据，为mitosheet生成数据帧。如果不想写代码，也可以手动点击导入按钮导入数据，导入数据的代码会自动生成。

　　#导入Python包

　　导入有丝分裂表

　　进口熊猫作为pd

　　#创建一个要显示的简单数据框架

　　汽车数据=pd。DataFrame({car: [Toyota ， Nissan ， Honda ， Mini Cooper ， Saturn]， mph: [60，50，60，75，90]， length: [10，12，13，8，9]})

　　#使用car_data渲染有丝分裂表

　　mitsheet.sheet (car _ data)的操作方法与Excel相同。有两种通用方法。

　　1.公式法：如果对公式比较熟悉，直接输入函数就可以了，比如sum，sumif等等。配方其实就是一个精益求精的问题。我看了看。米托的功能并不复杂，也很容易使用。

　　2.分析工具：如果你对函数不熟悉，米托还提供了分析工具，比如合并、透视表、过滤、排序、保存分析等一些功能。都是一点一点的操作。

　　对于分析工具，给你看几个常见的数据处理操作，找感觉。

　　合并数据集

　　米托的合并功能可用于横向合并数据集。查找两个表的键列的匹配项，然后将这些匹配数据合并到一行中。

　　首先，选择两个要合并在一起的米托工作表。其次，选择合并键。最后，选择要保留的列。

　　数据透视表

　　首先，选择一个关键字对数据进行分组。然后，如果您想要将组进一步分层为单个单元格，请继续选择列。最后，选择聚合的列和方法。

　　撒

　　米托通过组合过滤器和过滤器组提供了强大的过滤功能。

　　筛选器是对列中每个单元格计算true或false的单个条件。过滤器组是结合了布尔运算符的过滤器的集合。

　　分类

　　保存分析

　　您可以像保存宏一样保存分析。通过保存分析，您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。

　　四。后记对于米托背后的原理，这里就不再介绍了。如果你有兴趣，请参考这个博客：

　　https://trymito.io/blog/transpiler

　　《米托》的创作者是来自宾夕法尼亚大学的三位学霸亚伦戴蒙德-雷维奇、杰克戴蒙德-雷维奇和内特拉什。当他们有了制作米托的想法时，他们正在做数据分析。

　　据了解，这个软件还没有开源，他们还在思考如何支持这个项目的维护，转向开源的道路。

　　参考：https://docs.trymito.io/

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