将python和Excel连接进行操作

加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？

没错，只需要加载这个名为Mito的小工具包，用Python做数据分析，变得和用Excel一样简单：

介绍

以 Excel 为代表的电子表格是探索数据集的最重要、最具适应性的方式之一。它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征中创建新特征。

遵循以上相同的思路，Mito是一个Jupyter-Lab扩展和Python库，它使得在支持GUI的电子表格环境中操作数据变得超级容易。

Mito的出现，像是将Python的强大功能、和Excel的易用性进行了结合。

只需要掌握Excel的用法，就能使用Python的数据分析功能，还能将写出来的代码“打包带走”。

它弥补了Excel在数据分析上的几个缺陷：

• Excel无法做大数据分析（大型数据集处理得不好）


• Excel运行缓慢


• Excel无法轻松创建可重复流程

同时，又比SQL和Python更简单、直观。毕竟这些专业工具对于0基础初学者来说，需要至少几年时间，才能完全上手。

在本文中，我们将一起学习:

1. 如何合理设置Mito


2. 如何debug安装错误


3. 使用 Mito 提供的各种功能


4. 该库如何为对数据集所做的所有操作生成 Python 等效代码

安装Mito

Mito 是一个 Python 库，可以通过 pip 包管理器安装。它需要 Python 3.6 及以上版本。此外，系统上需要安装 Nodejs，一个 Javascript 运行时环境。

另外，可以在单独的环境（虚拟环境）中安装这个包，可以避免一些依赖错误。接下来在终端中运行这些命令，完成安装即可。

1. 创建环境

我正在使用 Conda 创建一个新环境。你还可以使用 Python 的“venv”来创建虚拟环境。

conda create -n mitoenv python=3.8


2. 激活环境

conda activate mitoenv


3. 通过pip安装Mito

pip install mitoinstaller


4. 运行 Mito 安装程序

python -m mitoinstaller install


此过程将需要一段时间来安装和设置 Mito。

5. 启动 Jupyter Lab

jupyter lab


报错解决

当启动 Jupyter Lab时，可能会遇到如下错误：

.
.
. 
File "c:userslenovoanaconda3envsmitoenvlibsite-packagesjupyter_corepaths.py", line 387, in win32_restrict_file_to_user
    import win32api
ImportError: DLL load failed while importing win32api: The specified module could not be found.


要修复此错误，只需运行以下命令：

pip install --upgrade pywin32==225


如果你遇到其他困难，请随时在下面发表评论。我很乐意提供帮助。

MitoSheets 界面

在 Jupyter Lab中，创建一个新笔记本并初始化 Mitosheet：

import mitosheet
mitosheet.sheet()


第一次，系统会提示输入你的电子邮件地址进行注册：

填写完基础知识后，将被重定向到 GUI 电子表格。接下来我们一起看看这个接口的所有特性，并一起学习如何生成 Python 等效代码。

加载数据集

要在 MitoSheets 中加载数据集，只需单击导入。有两个选择：

1. 从当前文件夹添加文件：这将列出当前目录中的所有 CSV 文件，可以从下拉菜单中选择文件。


2. 按文件路径添加文件：这将仅添加该特定文件。

如下图所示

如果你看下面的单元格，你会发现Python等效的代码导入一个数据集使用pandas已经生成了适当的注释!

这就是 Mito 的魅力，你在 Mitosheet 中执行的每个操作都将转换为 Python 等效代码！接下来我们一起详细探讨一下 Mito 的所有功能。

添加和删除列

添加列

就像在 Excel 等电子表格中一样，你可以添加一个新列，该列可能是从现有列或特征创建的。要在 Mito 中执行此操作，只需单击“Add Col”按钮。该列将添加到当前选定的列旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。

编辑新列的内容

1. 单击新列名称（分配的字母表）


2. 将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。


3. 要更新该列的内容，请单击该列的任何单元格，然后输入值。你可以输入一个常量值，也可以根据数据集的现有特征创建值。如果要从现有列创建值，则直接使用要执行的运算符调用列名。


4. 新列的数据类型根据分配的值进行更改。

下面的 GIF 演示了上面提到的所有内容：

删除列

1. 通过单击选择任何列。


2. 单击“Del Col”，该特定列将从数据集中删除。

Python代码

在下一个单元格中生成带有正确注释的 Python 等效代码，用于执行的操作是：

# MITO CODE START (DO NOT EDIT)
from mitosheet import * # Import necessary functions from Mito
register_analysis('UUID-7bf77d26-84f4-48ed-b389-3f7a3b729753') # Let Mito know which analysis is being run
# Imported edxCourses.csv
import pandas as pd
edxCourses_csv = pd.read_csv('edxCourses.csv')
# Added column H to edxCourses_csv
edxCourses_csv.insert(7, 'H', 0)
# Renamed H to newCol in edxCourses_csv
edxCourses_csv.rename(columns={"H": "newCol"}, inplace=True)
# Set newCol in edxCourses_csv to =coursePrice + courseEnrollments
edxCourses_csv['newCol'] = edxCourses_csv['coursePrice'] + edxCourses_csv['courseEnrollments']
# Deleted column newCol from edxCourses_csv
edxCourses_csv.drop('newCol', axis=1, inplace=True)
# MITO CODE END (DO NOT EDIT)


创建数据透视表

数据透视表是一个重要的 excel 功能，它根据另一个分类特征汇总数字变量。要使用 Mito 创建这样的表，

1. 单击“Pivot”并选择源数据集（默认加载 CSV）


2. 选择数据透视表的行、列和值列。还可以为值列选择聚合函数。所有下拉选项，如求和、平均值、中值、最小值、最大值、计数和标准偏差都可用。


3. 选择所有必要的字段后，将获得一个单独的表，其中包含数据透视表的实现。

下面的 GIF 演示了如何为聚合函数“均值”创建数据透视表：

Python代码

# MITO CODE START (DO NOT EDIT)
from mitosheet import * # Import necessary functions from Mito
register_analysis('UUID-a35246c0-e0dc-436b-8667-076d4f08e0c1') # Let Mito know which analysis is being run
# Imported edxCourses.csv
import pandas as pd
edxCourses_csv = pd.read_csv('edxCourses.csv')
# Pivoted edxCourses_csv into df2
pivot_table = edxCourses_csv.pivot_table(
    index=['courseOrganization'],
    values=['coursePrice'],
    aggfunc={'coursePrice': 'mean'}
)
# Reset the column name and the indexes
df2 = pivot_table.rename_axis(None, axis=1).reset_index()
# MITO CODE END (DO NOT EDIT)


合并两个数据集

合并数据集是数据科学项目的重要组成部分。通常，数据集被划分到不同的表格中，以增加信息的可访问性和可读性。合并 Mitosheets 很容易。

1. 单击“Merge”并选择数据源。


2. 需要指定要对其进行合并的键。


3. 也可以从数据源中选择合并后要保留的列。默认情况下，所有列都将保留在合并的数据集中。

Python代码

# MITO CODE START (DO NOT EDIT)
from mitosheet import * # Import necessary functions from Mito
register_analysis('UUID-88ac4a92-062f-4ed8-a55d-729394975740') # Let Mito know which analysis is being run
# Imported Airport-Pets.csv, Zipcode-Data.csv
import pandas as pd
Airport_Pets_csv = pd.read_csv('Airport-Pets.csv')
Zipcode_Data_csv = pd.read_csv('Zipcode-Data.csv')
# Merged Airport_Pets_csv and Zipcode_Data_csv
temp_df = Zipcode_Data_csv.drop_duplicates(subset='Zip')
Airport_Pets_csv_tmp = Airport_Pets_csv.drop(['State', 'Division'], axis=1)
Zipcode_Data_csv_tmp = temp_df.drop(['Mean_Income', 'Pop'], axis=1)
df3 = Airport_Pets_csv_tmp.merge(Zipcode_Data_csv_tmp, left_on=['Zip'], right_on=['Zip'], how='left', suffixes=['_Airport_Pets_csv', '_Zipcode_Data_csv'])
# MITO CODE END (DO NOT EDIT)


修改列数据类型、排序和过滤

你可以更改现有列的数据类型，按升序或降序对列进行排序，或通过边界条件过滤它们。在 Mito 中的这些都很简单，可以通过选择屏幕上的选项通过GUI本身完成。

1. 单击所需的列


2. 将看到一个数据类型列表。可以根据需要从下拉列表中选择任何数据类型，该数据类型将应用于整个列。


3. 接下来可以通过选择提供的选项按升序或降序对数据进行排序。


4. 还可以使用自定义过滤器过滤数据。

Python代码

# MITO CODE START (DO NOT EDIT)
from mitosheet import * # Import necessary functions from Mito
register_analysis('UUID-cc414267-d9aa-4017-8890-ee3b7461c15b') # Let Mito know which analysis is being run
# Imported edxCourses.csv
import pandas as pd
edxCourses_csv = pd.read_csv('edxCourses.csv')
# Changed coursePrice from int64 to float
edxCourses_csv['coursePrice'] = edxCourses_csv['coursePrice'].astype('float')
# Sorted coursePrice in edxCourses_csv in descending order
edxCourses_csv = edxCourses_csv.sort_values(by='coursePrice', ascending=False, na_position='first')
edxCourses_csv = edxCourses_csv.reset_index(drop=True)
# Filtered coursePrice in edxCourses_csv
edxCourses_csv = edxCourses_csv[edxCourses_csv['coursePrice'] >= 500]
edxCourses_csv = edxCourses_csv.reset_index(drop=True)
# MITO CODE END (DO NOT EDIT)


图表和统计数据生成

还可以直接在此扩展中生成图形，而无需编写绘图逻辑。默认情况下，此扩展生成的所有图都是使用 Plotly 制作的。这意味着绘图是交互式的，可以即时修改。

注意，这里并没有像操作列一样，在下一个单元格中生成图形代码（也许开发人员会在以后的更新中推送此代码）

可以使用 Mito 生成两种类型的图：

1. 通过点击图表按钮

你将看到一个侧边栏菜单，用于选择图形类型和要选择的相应轴。

2. 通过点击列名

当你点击电子表格中的列名称时，可以看见过滤器和排序选项。但如果你导航到“Summary Stats”，则会根据变量的类型显示线图或条形图以及变量的摘要。此摘要更改为文本和没有文本变量。

保存和回放

对数据集所做的所有转换都可以保存并用于其他类似的数据集。这在 Excel 中采用宏或 VBA 的形式。也可以通过这些功能完成相同的操作。

文件是以Python编写的，而不是用比较难懂的VBA。

回溯执行的所有步骤

要想重复上面的步骤的话，也非常容易，Mito自带“重复已保存分析步骤”功能，一键就能用同样的方法分析其他数据。这个功能是最有趣的。你实际上可以追踪在 Mitosheet 中应用的所有转换。所有操作的列表都带有适当的标题。

此外，你可以查看该特定步骤！这意味着假设你更改了一些列，然后删除了它们。你可以退回到未删除的时间。

写在最后

到这里，就和云朵君一起学习了一个新工具“Mito”。用于在 Python 环境中实现类似电子表格的功能，并为所做的每一步生成等效操作的 Python 代码。

项目主页：
https://trymito.io