D-Tale，实现Pandas GUI高效数据分析

想必很多人都用过Pandas来处理数据，实数据作为Python数据科学领域的高效顶级库，Pandas确实有着强大的分析数据处理能力。特别是实数据结合Jupyter Notebook平台，简直可以称作编程里的高效Excel。

Pandas是分析代码工具，不能像Excel那样通过软件界面操作，实数据有时候也给数据探索带来小小的高效困扰。

比如说，分析你想简单探索下数据集的实数据结构、描述统计结果、高效可视化图表等等，分析如果能绕开代码，实数据直接通过GUI界面来操作，高效会更加方便。分析

D-Tale就可以完美实现上述功能，作为Pandas生态的辅助GUI工具，能读取DataFrame数据，供使用者进行探索分析。

D-Tale是 Fl​ask 后端和 React 前端的高防服务器组合，提供了简洁的GUI分析界面。它可以在PyCharm、Jupyter、命令行中打开，其功能包括筛选、排序、高亮、拼接、数据转换、描述统计、可视化等等。

尤其是可视化能力，D-Tale可以像Power BI那样实现拖拉拽的图表制作，而且提供了很多图表类型，包括折线图、柱状图、直方图、饼图、热力图、三维图、词云图、地图等等。

如果你经常使用Pandas进行数据分析，那么便可以试试D-Tale，云服务器它通过pip进行安装，非常简单。

pip install D-Tale

安装好后，导入D-Tale中的show()方法，通过show()就可以读取DataFrame数据，激活GUI分析界面。

该GUI界面提供了多种数据工具，可以在菜单中进行选择使用。

你可以对数据集进行筛选、排序、隐藏、调整大小等操作：

还可以查看数据集的描述性统计结果：

分析数据的缺失值情况：

对数据集进行热力图展示：

进行多元化的图表分析：

还可以制作有向图：

如果你想导出数据集，D-Tale能很方便地实现：

总的来说，D-Tale是一款Pandas辅助工具，可以高效地进行探索性分析。但D-Tale并不能替代Pandas来处理数据，因为它的功能还是有限的。