PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

pandas是Python中一个非常重要的分析工具，在数据处理方面应用非常广泛。但是，也是因为pandas包含的操作很多，所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。

<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/8767c376-ba39-47d5-a72f-bcffe94de560.png)</center>
<center></center>

为了让初学者能够充分理解pandas中的操作，Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程，让我们充分理解这个过程。

这是一个web工具，需要我们在web页面上输入我们的代码。然后，这个页面就会展示这个操作的过程。例如，我们输入如下代码：

```python
(dogs[dogs['size'] == 'medium']
 .sort_values('type')
 .groupby('type').median()
)
```

那么，在Jupyter中展示的结果如下：
<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/1fc46f32-8c75-4381-9d6b-26c872783923.png)</center>
<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/5909dade-6686-446f-9f06-dfd2c072385e.png)</center>

那么，该如何理解这段代码呢？其实这里有几个步骤：先是过滤，选择size是medium的数据。然后排序，按照type字段排序。然后是分组，最后是聚合。

那么，使用PandasTutor展示的结果就是如下几个图：

首先就是从原始数据中挑选出size=medium的数据：

<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/19511a76-cdf0-48fd-8dde-01524d4bba0b.png)</center>
<center></center>
这个图展示了第一步从size字段选出medium的过程，接下来就是第二步：

<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/30784641-6fe0-4d8a-a443-07de9ff921f5.png)</center>
<center></center>

可以看到，按照type排序之后得到右边的图。排序之后开始分组，分完组之后用不同的颜色块表示不同的分组，如下图所示。

<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/7663a9a4-b866-4fac-bde5-f9af2f6383bf.png)</center>
<center></center>

最后就是取不同组中的中位数了，得到如下结果：
<center>![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/42bb5f0e-8f46-4e21-9feb-f4bc64bcd267.png)</center>
<center></center>

从上面的图我们可以看到，简单的几行pandas代码过程是比较复杂的，但是通过这个示意图我们可以看到整个pandas处理的过程。这对于我们学习pandas，理解其中的操作非常有用。目前这个工具包含了很多pandas操作的可视化（不止这些啊，需要的可以自己尝试）：
- 按行过滤
- 按列过滤
- 删除列
- 排序
- 分片
- 分组求和/均值

总的来说，这个工具对于pandas初学者来说十分的有用，而且由于还在项目开始阶段，成员非常希望获得大家的反馈。大家可以去自己尝试：
https://pandastutor.com/

PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

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