Python dshelper：动动鼠标，搞定数据可视化、探索！

• 无需代码，自动完成数据集描述统计；
• 无需代码，界面点鼠标绘制多种统计图；
• 支持命令行、jupyter notebook、docker三种使用模式。

dshelper：安装

pip install dshelper

dshelper：快速上手

下面简单介绍使用，

第一步，需要几行代码导入包、读入数据集，

import dshelper
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./titanic.csv')
dshelper.dshelp(df) #一行代码调用dshelper

第二步，界面操作数据将第一步代码存于run_demo.py中，pythonw run_demo.py即可调出以下界面，

dshelper：数据集描述统计

• 浏览原始数据

• 原始数据描述统计、操作日志

dshelper：数据可视化

dshelper支持7类图表，histogram、heatmap、correlation、scatter、box、violin、pair；

底层调用的是seaborn，所以比较美观.

• heatmap、correlation小例子

• pair plot小例子

• histogram小例子

• box、violin小例子

dshelper：Jupyter Notebook中使用

代码第一行添加：%gui wx，

dshelper：Docker中使用

• make build to build the project
• make runlinux to run in Linux
• WIP for mac

dshelper：未来值得期待

dshelper已经有详细的迭代计划，会新增多种数据格式导入、大数据抽样、时间序列等等，值得期待。