使用 Jupyter 小部件的 Pandas 表达式作曲家。
项目描述
Pandas_GUI（又名：jupyter_Pandas_GUI）
简介| 当前功能| 愿望清单| 用法| 安装| 更改日志| 问题或意见| 许可证| 皮皮链接
介绍：
这个包提供了 GUI 工具来帮助用户构建 Pandas 和 Python 表达式来创建新的计算列、绘图或拟合等内容。这些工具旨在在 经典 Jupyter、 Jupyter Lab 和Google Colab中的交互式 Jupyter notebook 中运行。所有工具都基于 ipywidgets 小部件。
这些工具旨在帮助用户学习如何构建命令。它们适用于 Pandas 的新用户或临时用户。但是，老练的用户可能会发现它们对于执行简单的一次性任务很有用，其中从菜单中选择 python 对象的能力可以减少错误。
当前特点：
用户可以向 GUI 工具传递要使用的 Pandas DataFrame 列表。如果没有传递任何内容，GUI 将在交互式会话中查找 Pandas DataFrame。在经典的 Jupyter 中，整个 GUI 和创建它的 Jupyter 单元在完成后会被删除。这仅留下由 GUI 生成的代码和运行生成的代码的结果。在 Colab 和 Lab 中，代码是在可编辑的文本框中生成的。在 Colab 中，它可以通过单击按钮来运行。在 Lab 中，最好在运行之前将代码复制到新单元中。
生成的代码包含旨在帮助新用户理解代码的注释。
当前定义的 GUI：
-
new_pandas_column_GUI()：具有四个步骤的 GUI，可引导用户为新列制定表达式。 -
plot_pandas_GUI()：一个带有四个步骤的 GUI，引导用户使用 plotly 将 Pandas 数据绘制为散点图或线图。 -
fit_pandas_GUI()：具有六个步骤的 GUI，引导用户将 Pandas 数据拟合到直线、多项式、指数、高斯或正弦函数。 选择要拟合的数据集区域目前在 Colab 中不起作用。
愿望清单：
- 用于散点图/线图以外的图形的 GUI。
用法：
如果jupyter_Pandas_GUI安装在 Jupyter/Python 环境中，首先导入它：
from pandas_GUI import *
当您想使用特定的 GUI 时，请发出适当的命令。目前：
new_pandas_column_GUI()
或者
plot_pandas_GUI()
或者
fit_pandas_GUI()
有关传递不在交互式命名空间根目录中的数据帧或向用户提供数据帧的替代名称的示例、更多详细信息和信息，请参阅文档 。还有一个选项可以使包含文本的列可用。默认情况下，它们被忽略。
安装：
建议使用 pip 安装到虚拟环境中。
生产
-
如果未安装，请安装 pipenv:
$ pip3 install --user pipenv。您可能需要添加~/.local/bin到您的命令外壳PATH中才能pipenv使用。更多讨论： Python Hitchhiker 指南。 -
导航到将安装此软件包的目录。
-
在环境中启动一个shell
$ pipenv shell。 -
使用 pip 安装。
pip install jupyter-Pandas-GUI. 如果您的计算机上还没有 Jupyter，这会将 Jupyter 安装到相同的虚拟环境中。如果已安装 Jupyter，则虚拟环境将使用现有安装。这在 Raspberry Pi 上需要很长时间。如果没有至少 1 GB 的交换空间，它将无法在 3B+ 上运行。请参阅：在 Pi 上构建 Jupyter 。- 仍然在环境 shell 中通过启动 jupyter
jupyter notebook或Jupyter lab. 请求的 Jupyter 版本应在您的浏览器中启动。- 使用默认 (Python 3) 内核打开一个新笔记本。
- 在第一个单元格中导入 pandas_GUI 模块：
from pandas_GUI import * - 尝试：
- 在笔记本中创建一些 Pandas DataFrame。
- 使用命令
new_pandas_column_GUI()启动 GUI。 - 它将搜索您创建的 DataFrame。
- 按照步骤在其中一个 DataFrame 中创建一个新列。
-
可选当您是用户时，您可以将此环境作为特殊内核提供给备用 Jupyter 安装。
- 确保您在虚拟环境
$ pipenv shell目录中运行虚拟环境将执行此操作。 - 发出命令将其作为内核添加到您的个人空间：
$ python -m ipykernel install --user --name=<name-you-want-for-kernel>. - Jupyter/Ipython 文档中提供了更多信息。可以在这里找到Nikolai Jankiev（参数化思想）的简单教程。
- 确保您在虚拟环境
发展
只需在生产
说明中替换$ pip install jupyter-Pandas-GUI为。$ pip install -e ../jupyter_Pandas_GUI
更改日志
- 0.7.0
- GUI 现在也可以在 Jupyter Lab 和 Google Colab 中使用，尽管不如经典的 Jupyter 优雅。只有适合范围选择选项卡在 Google Colab 中尚不可用。
- 一些小错误修复和说明说明。
- 生成的代码中有更多更好的注释。
- 使用 JPSLUtils 中的工具替换笔记本单元 javascript 工具已完成。
- 0.6.2.1 修复 python move of
Iterabletocollections.abc - 0.6.2
- 现在可以将数据帧传递给 GUI，它们将在用户命名空间中搜索其他数据帧。可以关闭搜索。
- 修复了 GUI 适合范围拾取无任何作用的边缘情况。
- 0.6.1 修复
fit_pandas_GUI()了对数据帧的用户友好名称的错误处理。 - 0.6.0
- 文档（示例和 API）。
- 添加拟合 GUI。
- 小错误和错字修复。
- 图像显示在 Pypi 页面上。
- 0.5.2
- 制作新绘图时，小部件状态会自动保存。
- 开始使用JPSLUtils。
- 0.5.1
- 可以在用户全局命名空间以外的命名空间中使用 pandas 数据框。
- 自述文件更新。
- 0.5.0 初始测试版。
问题或意见
JupyterPhysSciLab/jupyter_Pandas_GUI/issues
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本程序是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证条款重新分发和/或修改它，许可证的第 3 版或（由您选择）任何更高版本。分发此程序的目的是希望它有用，但不提供任何保证；甚至没有对适销性或特定用途适用性的默示保证。有关详细信息，请参阅 GNU 通用公共许可证。
版权所有 - 乔纳森·古托，2021 年，2022 年。
jupyter_Pandas_GUI -0.7.0.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 95a6a4f5f5fbabe03bb0e6297fc62475412a95f746bb0aee11d568bf5f18fbbb |
|
| MD5 | 1eeede1fb0a5659d14f800da9d02b610 |
|
| 布莱克2-256 | 5187369334cb3f1151249661dc66b84dae4fac0ddbc75e7ec38159878da411f9 |
jupyter_Pandas_GUI -0.7.0-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | a624649438b95467c97277fe00eed19a3365eec349e6d4c8052c118a0c8b56a7 |
|
| MD5 | a7ad9335348a87dc2b293e76070619cd |
|
| 布莱克2-256 | be7a4359a3813569396565af5aafa5c6729675bafe51c01ad7c8b784f320b43e |