關于pandas的GUI工具，我之前介紹過pandasgui。可以說，有了GUI可視化界面，操作就和Excel一樣簡單，本次再介紹一款功能更加強大的GUI神器：D-Tale。

這個庫的名字為啥要D-Tale呢？還去查了下，它是detail的諧音，初衷是要提供數據的所有詳細信息。下面介紹下如何使用它。

啟動、數據加載D-Tale支持多種文件格式，包括CSV、TSV、XLS、XLSX。它是一個以Flask 為后端，React 作為前端構建的，通過pip安裝即可。

pip install dtale

兩種啟動 D-Tale 的方式：

將DataFrame對象傳遞給 D-Tale 函數，在 Jupyter 單元中實例化 GUI。

不導入DataFrame對象的情況下初始化 D-Tale，顯示為一個帶有 GUI 的交互菜單來加載數據并提供各種其他選項。

為了更好地演示，這里選擇第二種。

import dtale

dtale.show（open_browser=True）

運行代碼后，將獲得下面的 GUI 菜單

數據的導入有幾種方式，

從文件加載數據

從網站加載數據。需要傳遞網站的鏈接，可以從中獲取 CSV、JSON、TSV 或 Excel 等文件。

加載示例數據集。這些數據集可能需要一些后臺下載才能從服務器獲取數據集。

本文以一個電影的示例數據集展示如何使用。加載數據集后，就會像 pandas一樣呈現一個表格。表里的所有單元格都可以編輯，就像在 excel 中一樣直接更改值。

列菜單功能當單擊列標題時，可以獲得一個選項列表，選項的內容取決于該列的數據類型。比如下面3個類型：datatime64、int64、str，3個選項列表的共同點是按升序或降序排序。除此之外，對于不同類型的數據會有不同的過濾方法。

具體探索一下項目里的功能。

1. 凍結

鎖定功能類似于excel中的首行凍結，將列鎖定在最左側，這樣可以自由地滾動表格同時看到鎖定的列了。

2.隱藏和刪除

隱藏選項將會去掉表格中的某列，但它不會從實際地刪除。當然，也可以從右上角的條中取消隱藏列。

刪除選項將從數據框中永久刪除列。它類似于 pandas 的 drop 函數。

3. 替換和類型轉換

替換選項可以替換表中某些固定值或者填充空值。可以inplace=True替換某列或者創建一個新列。同時，替換類型可以定義為：特定值、空格或特定字符串的替換。

例如下面，date_published列應包含所有日期類型的字符串，但存在了不應存在的文本 TV Movie 2019，這時候可以用 numpy nan 來替換這個異常值。

現在，我可以使用類型轉換選項輕松地將date_published列的數據類型從字符串更改為日期時間，同時提供了inplace或new columns更改的選項：

4. 描述性統計

pandas 中的describe函數有助于提供列或數據集的統計摘要。這里的 describe 一樣，并且提供的信息比普通的 pandas 函數更多，它為每種數據類型提供了唯一的describe摘要。

對于日期時間類型 column，它提供以下詳細信息

另外，它還為特征生成了histogram和 value_counts 圖

對于整數類型的列，它提供了中心性、頻率、峰度和偏度。它還表示箱線圖、直方圖、value_count 圖和 QQ 圖中的數據。

對于字符串類型的列，它提供最常用的詞及其頻率、字符的詳細摘要、詞值計數圖和值計數圖。

5. 篩選過濾

在 D-Tale 中過濾數據非常簡單，只需要指定所需的過濾器類型。下面的示例顯示按年份 》 2000 和年份 == 2001 過濾數據集：

在篩選日期時間類型列中的數據時，也可以按日期范圍篩選數據。對于字符串類型的列，可以通過以下方式過濾數據：

6. 方差報告

這個選項不適用于字符串類型值。方差報告基于以下兩點來決定特征是否具有低方差：

特征中的唯一值計數/樣本大小 《 10%

最常用值的計數/第二常用值的計數 》 20

顯示計算結果，并用直方圖以呈現結果。

7. 文本清洗

這個選項僅適用于字符串類型的值。文本清洗是數據科學項目的主要部分，如果使用正確的類型，它可以提高模型性能。D-Tale 提供了可以應用于文本的所有可能的文本清理方法，我們只需選擇要應用于文本的方法，工作將在后端即可完成。

主菜單選項在主菜單中，其實包含了列菜單的全部功能，但在主菜單中使用時，更加普適。比如，可以在單個或者多個列，而非手動選擇了。下面是幾個核心功能介紹。

1. 創建列

可以創建新列或者從已有的列中創建列。像我們建模前的特征工程也可以使用它來實現，比如使用兩列執行算數運算來創建新列。同時，我們可以給創建的新列提供名稱，以及設置數據類型。

2. 匯總數據

在 pandas 中，我們通過分組或數據透視表匯總數據。我們也可以用 D-Tale 做同樣的事情。我們直接可以選擇列、聚合函數以及最終數據集中所需的列即可，無需任何代碼。下面是一個例子。

3. 缺失率分析

缺失數據是所有數據集中都會經常出現的問題，因為沒有數據集是完美的，它有意或無意地有很多缺失值。D-Tale 集成了 missingno 庫來可視化數據集中存在的缺失值，同時它也提供矩陣、條形圖、熱圖和樹狀圖。

4. 繪圖

繪圖是數據科學EDA探索性分析階段的重要步驟。D-Tale 集成 plotly 來創建交互式繪圖。它可以提供折線圖、條形圖、散點圖、餅圖、詞云圖、熱圖、3D 散點圖、表面圖、地圖、燭臺圖、樹狀圖和漏斗圖。不同類型的數據支持不同類型的繪圖，像下面這樣。

5. 高亮功能

用于突出顯示數據集的某些部分，就像我們在 pandas 中使用 stylers 來顯示特殊值一樣，highlighters 也可以完成同樣的功能。比如，我們可以高亮缺失值、數據類型、異常值或者范圍。下面的示例顯示了如何高亮顯示缺失值和異常值：

6. 代碼導出、數據導出

在 D-Tale 中對數據框執行的所有操作都會自動轉換為它們的 python/pandas/plotly 等效代碼。可以通過單擊每個操作和圖表 GUI 中出現的導出代碼選項來查看它們。下面是自動生成的一些代碼。

import pandas as pd

from dtale.datasets import {dataset}

df = {dataset}（）

if isinstance（df， （pd.DatetimeIndex， pd.MultiIndex））：

df = df.to_frame（index=False）

# remove any pre-existing indices for ease of use in the D-Tale code， but this is not required

df = df.reset_index（）.drop（‘index’， axis=1， errors=‘ignore’）

df.columns = ［str（c） for c in df.columns］ # update columns to strings in case they are numbers

df = df［［c for c in df.columns if c ！= ‘imdb_title_id’］］

df = df.rename（columns={‘title’： ‘Movie_title’}）

s = df［‘date_published’］

s = df［‘date_published’］

s = s.replace（{

‘TV Movie 2019’： np.nan}）

df.loc［：， ‘date_published’］ = s

df.loc［：， ‘date_published’］ = pd.Series（pd.to_datetime（df［‘date_published’］， infer_datetime_format=True）， name=‘date_published’， index=df［‘date_published’］.index）

最后，我們也可以使用導出選項更改為 CSV 或 TSV 后導出數據集。

結論D-Tale 這個GUI強大功能真的是香，以后不想敲代碼的時候可以進行可視化操作了，然后轉成代碼如果需要的話。和之前介紹過的其他類似工具的比較來看，比如pandasGUI、Mito，D-Tale 的功能更加強大。

責任編輯：haq