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Python 與 Excel 終于互通了 !

2021-11-03 14:54:10 shuai.chang


很多開發(fā)者說自從有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它來處理與可視化表格非常快速。但是這樣還是有一大缺陷,操作不是可視化的表格,因此對(duì)技能要求更高一點(diǎn)。近日,開發(fā)者構(gòu)建了名為 Grid studio 的開源項(xiàng)目,它是一個(gè)基于網(wǎng)頁的表格應(yīng)用,完全結(jié)合了 Python 和 Excel 的優(yōu)勢(shì)。

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是的,在一個(gè)界面上同時(shí)展示可視化表格與代碼,而且同時(shí)通過表格與代碼修改數(shù)據(jù),這不就是 Python 與 Excel 的結(jié)合嗎?


項(xiàng)目地址:https://github.com/ricklamers/gridstudio


我們先看看 Grid studio 的效果到底是什么樣的。總體而言,我們既可以通過 Python 加載和處理數(shù)據(jù),也能通過「Excel」操作數(shù)據(jù)。

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在 Python 上處理數(shù)據(jù)比較好理解,表格上處理數(shù)據(jù)其實(shí)非常像 Excel,如下所示為寫一個(gè)求和公式。

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也許我們?cè)诒砀裆细牧诵?shù)據(jù),那么我們也能導(dǎo)入到 NumPy 數(shù)組,并做進(jìn)一步的運(yùn)算。

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為什么要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)工具?


作者表示,他創(chuàng)建 Grid studio 主要是用來解決數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中工作流分散的問題,在這種項(xiàng)目中,他要在 R studio、Excel 等多個(gè)工具之間換來換去。


在為 gazillionth-time 導(dǎo)出 CSV 文件時(shí),如果行數(shù)過高,應(yīng)用程序窗口就會(huì)卡頓。即使是做一些簡(jiǎn)單的事情,比如讀取 JSON 文件,也能把人逼瘋。現(xiàn)有的工具無法提供高效工作所需的環(huán)境和相關(guān)工作流,這也是作者決定構(gòu)建該工具的原因。他想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)易用的應(yīng)用程序,可以把數(shù)據(jù)科學(xué)工作流整合進(jìn)去。


這個(gè)工具有何亮點(diǎn)?


Grid studio 是一個(gè)基于網(wǎng)頁的應(yīng)用,看起來和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而,它的殺手锏是整合了 Python 語言。


幾乎所有使用過計(jì)算機(jī)的人都會(huì)很自然地使用表格來查看和編輯數(shù)據(jù)。將這個(gè)簡(jiǎn)單的 UI 與 Python 這種成熟的編程語言結(jié)合起來簡(jiǎn)直不要太好用。


用 Python 編寫腳本非常簡(jiǎn)單:只需編寫幾行代碼直接運(yùn)行即可。

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核心集成:讀、寫


這一 Python 集成的核心是對(duì)電子表格的讀寫接口,它可以在電子表格的數(shù)據(jù)和 Python 進(jìn)程中的數(shù)據(jù)之間建立一個(gè)高性能的連接。


可以用以下方式在表格中寫入數(shù)據(jù):

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])


用以下這種方式從表格中讀取數(shù)據(jù):

my_matrix = sheet("A1:A3")


你可以通過這種簡(jiǎn)單而高效的方式直接在表格中讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù),以自動(dòng)化數(shù)據(jù)輸入、提取、可視化等過程。


編寫定制化表格函數(shù)


雖然通過一個(gè)簡(jiǎn)單的接口完成讀寫非常靈活,但有時(shí)編寫可以直接調(diào)出的定制化函數(shù)也很重要。


除了 AVERAGE、SUM、IF 這些默認(rèn)函數(shù)外,你可能還需要其他函數(shù),那么寫出來就好了!

def UPPERCASE(a):
    return str(a).uppercase()


寫完這行代碼后,在表格中調(diào)出該函數(shù),就像調(diào)用常規(guī)函數(shù)一樣。


利用 Python 生態(tài)


通過利用 Python 生態(tài)中各種強(qiáng)大的軟件包,我們能立即訪問到當(dāng)前最優(yōu)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具,因此也能快速訪問到強(qiáng)大的模型,例如線性回歸和支持向量機(jī)等。

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因?yàn)楸旧?Grid studio 主要就是處理表格數(shù)據(jù),那么將它們作為特征可以快速調(diào)用 SVM 等模型,從而探索隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的特征。


數(shù)據(jù)可視化


在數(shù)據(jù)科學(xué)中,很常見的一個(gè)任務(wù)就是可視化數(shù)據(jù),這樣才能獲得關(guān)于數(shù)據(jù)的「先驗(yàn)知識(shí)」。通過集成交互式繪圖庫 Plotly.js 和 Python 標(biāo)準(zhǔn)可視化庫 Matplotlib,Grid studio 目前已經(jīng)內(nèi)置了高級(jí)繪圖功能。如下所示我們可以在向量表格格式上使用高級(jí)繪圖功能:

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為了進(jìn)一步解釋如何使用 Grid studio 的特征以構(gòu)建可視化圖標(biāo),項(xiàng)目作者還展示了兩個(gè)案例,即爬取網(wǎng)頁與可視化數(shù)據(jù)分布,但這里主要展示第一個(gè)案例。


案例:估計(jì)正態(tài)分布


如下案例展示了 Grid studio 的強(qiáng)大功能,它會(huì)以更高的保真度通過 Plotly.js 可視化正態(tài)分布,我們可以看看交互式制圖到底是如何完成的。

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使用安裝


前面介紹了這么多特性,那么我們到底該怎么用呢?Grid studio 的安裝和使用都非常簡(jiǎn)單,通過簡(jiǎn)單的命令行就能搞定。


  • git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio

  • cd gridstudio && ./run.sh


如上通過下載項(xiàng)目、運(yùn)行安裝腳本兩步,我們就能在瀏覽器中打開本地端口,然后就能愉快地使用了。


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