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文章标签:PAN  数据帧    Tkinter  Pandas  tab  数据  
Library for embedding tables in Tkinter using pandas DataFrames.

  • 源代码名称:pandastable
  • 源代码网址:http://www.github.com/dmnfarrell/pandastable
  • pandastable源代码文档
  • pandastable源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/dmnfarrell/pandastable.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/dmnfarrell/pandastable
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/dmnfarrell/pandastable
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
  • pandastable

    简介

    pandastable库为Tkinter提供了一个表小部件,其中包含打印和数据操作功能。 它使用 Pandas DataFrame类存储表数据。 Pandas 是一个开源 python 库,提供高性能数据结构和数据分析工具。 Tkinter是 python的标准GUI工具包。 它适用于以下用途:

    • 对于希望在它的应用程序中包含表的python/tkinter开发人员,他们可以存储和处理大量数据
    • 对于不熟悉 python 或者 Pandas 并希望使用包含的DataExplore应用程序来操作/查看它的数据的非程序员
    • 这对于数据分析师和程序员来说,不需要编码就可以以获得初始交互式的数据。

    在分发过程中包含使用这些类的DataExplore应用程序,它是教育和研究使用的自包含应用。 目前,这主要关注提供表格操作 withconfigurable 2/3d打印的电子表格。 Windows 独立安装程序可用,不需要 python 安装。

    安装

    需要 python> =3 。3 或者 2.7和 numpy,matplotlib和 Pandas 。 使用以下命令时,应自动满足以下要求: ( 你可能需要使用pip3或者easy_install3来指定 python 版本 3 ) 。

    pip install pandastable 或者 easy_install pandastable

    你还可以在任何支持捕捉的linux发行版上安装 dataexplore snap软件包。 这将把你需要的所有东西安装为一个应用程序:

    sudo snap install dataexplore

    有关安装的详细信息,请参阅 wiki页面

    当前特性

    • 添加,删除行和列
    • 电子表格,如拖动,shift,ctrl单击选择
    • 编辑单个单元格
    • 按列排序,重命名列
    • 通过鼠标拖动动态重新排序列
    • 设置一些基本格式,如字体。文本大小和列宽
    • 将DataFrame保存到支持的Pandas 格式
    • 导入/导出受支持的文本文件
    • 呈现非常大的表只是内存有限
    • 带有matplotlib的交互式绘图,主要使用 Pandas plot 函数
    • 基本表操作,如聚合和 pivot
    • 使用内置dataframe功能筛选表
    • 执行split-apply-combine操作的图形方式

    常见问题解答

    python的版本

    python 版本> =2.7 和> =3 。3 兼容。 如果可能,建议使用 python 3.4. 对于不使用 Pandas dataframes且具有最小相关性的类似表小部件,请参见上一个。

    为什么使用 Tkinter?

    仍然是 python的标准GUI工具包,虽然有时不喜欢它的过时外观( 尤其是在linux上) 和有限的小部件集。 但是,由于这个库是基于一个名为tkintertable的旧版本,因这里我已经经用了,而不是从头开始。

    这是个半烘焙的电子表格?

    希望不是。一些基本的函数是自然存在的,因为它是一个表。 但是,尝试模仿一个正确的电子表格应用程序是没有意义的。 Pandas 可以以做很多非常适合非程序员使用的东西,并且在电子表格应用程序中可以能不可以用。

    有其他更好的工具用于dataframe可视化

    这取决于所需的内容。 ipython笔记本适合交互式使用。 bokeh是一种先进的交互式绘图工具,使用现代生成技术在浏览器渲染中。 这可以处理 DataFrames 。这个项目的目标是使用DataFrames作为桌面小部件的后端,可以在桌面appplication中使用。

    DataExplore应用程序

    安装软件包将在你的路径中创建一个命令 dataexplore 。 只要运行这个程序打开程序。 这是一个独立的应用程序,用于数据操作和绘图,用于教育和基础数据分析。 在 http://dmnfarrell.github.io/pandastable/ 查看这里应用程序的主页。

    面向程序员的插件。

    有关API文档或者 wiki,请参阅查看 http://pandastable.readthedocs.io/en/latest/插件。

    链接

    http://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.94/

    http://dmnfarrell.github.io/pandastable/

    https://youtu.be/Ss0QIFywt74

    http://decisionstats.com/2015/12/25/interview-damien-farrell-python-gui-dataexplore-python-rstats-pydata/

    引用

    如果你在工作中使用这里软件,请参考以下文章:

    Farrell DataExplore 2016: 通用数据分析在研究和教育中的应用。 开放研究软件杂志,4: e9,DOI: http://dx.doi.org/10.5334/jors.94



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