今天必须再为大家安排一篇超级干货
概述
Excel是数据分析人员，使用最基本的数据分析工具。而Python中用来操作Excel最牛逼的工具，那非Pandas莫属了。
对比这两款工具，Excel的优势在于它提供了一个直观且功能强大的图形界面，来查看您的数据，通过点选，就可以实现各种各样的操作。
为了弥补这一空白，Python中出现了很多这样的工具。它们的共同点是：都提供了一种以图形格式查看和选择性过滤数据的方法。
本文就介绍几款这样的Pandas可视化GUI界面工具，大家根据自己的需求，选择合适的工具。
1. PandasGUI
第一个要说的就是PandasGUI，该应用程序的独特之处在于它是一个用 Qt 构建的独立应用程序，可以从 Jupyter notebook 调用。
from pandasgui import show
show(df)
当你安装了该库以后，使用上述程序，会在后台驱动，打开一个GUI界面程序。
pandasgui一共有如下6大特征：
- Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）；
- Ⅱ 统计汇总；
- Ⅲ 过滤；
- Ⅳ 交互式绘图；
- Ⅴ 重塑功能；
- Ⅵ 支持csv文件的导入、导出；
2. Tabloo
Tabloo使用Flask后端为DataFrames提供简单的可视化工具，以及类似于 PandasGUI的绘图功能。
使用Tabloo与PandasGUI非常相似。
import tabloo
tabloo.show(df)
这个GUI界面，有两个按钮，一个是Table，一个是Plots。
对于Table栏，我们可以进行数据的筛选。
product == '矿泉水'
结果如下：
对于Plots栏，我们可以进行图形的绘制。
这个库的功能貌似没有那么强大，大家了解即可。
3. Dtale
D-Tale库可以进行可视化，它可以生成交互式图形界面，支持在其中定义所需的数据外观，并根据需要对数据进行探索性分析。
同样是相似的代码：
import dtale
dtale.show(df)
这里直接以官方的一个demo为准，用于讲解。
http://alphatechadmin.pythonanywhere.com/dtale/main/1
一进去就可以可以直接看到数据，并可以手动进行包括排序、重命名、筛选和锁定列等功能，就像是Excel操作一样。
单击左上角的三角形来打开主菜单，则会显示更多选项，如下图所示。
不仅可以用于数据探索，导入导出数据、图表等各种功能应有尽有。
我们直接点击Describe，看看有什么效果。
上图就是对这一份数据的描述统计，能够帮助我们快速的认识数据。
- 最小值，四分位点25%点，中位数，均值，方差，四分位点75%点，缺失值，众数等；
综上所述：pandasgui和dtale库值得大家去尝试一下，更多功能也等着大家去开发。
