在很早之前关于可视化的描述中，我们介绍过一款D-table的数据分析操作工具。和D-table的操作相似，还有一款pandasGUI的开源工具更加强势。

Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。更重要的是 pandasGUI 的交互式数据绘图模块是值得一提的，主要包含几个特征：

1. 支持DataFrames和Series数据

2. 提供了交互式绘图

3. 数据筛选、处理

4. 统计摘要

5. 数据编辑和复制/粘贴

6. 拖放导入CSV文件

文章目录

• • 技术提升
  • 1. pandasGUI安装
  • 2. pandasGUI启动
  • 3.数据导入
  • 4. 数据筛选

技术提升

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1. pandasGUI安装

安装过程也比较顺利，使用pip的方式直接安装，这里默认使用了清华大学的镜像站。

pip install pandasgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

注意：请尽量采用windows10以上操作系统，使用windows7在安装时会出现问题，其中底层依赖用到的python非标准模块较多，请耐心等待安装完成。

2. pandasGUI启动

启动pandasGUI的方式也比较简单，只需要几行代码并导入需要的python模块即可。

# Importing the pandas module and giving it the alias pd.  
import pandas as pd  # Importing the `show` function from the `pandasgui` module.  
from pandasgui import show  data_frame = pd.DataFrame()  show(data_frame)  

这个时候直接启动pandasGUI发现缺少了win32api模块，就像下面这样。

 import win32api  
ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'

我们再来使用pip的方式安装一下pywin32模块即可。

pip install pywin32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

这次我们再运行上面的代码块就可以直接启动pandasGUI了，启动之后出现一个桌面的小工具。

接下来，我们就可以直接使用pandasGUI来处理相关的数据了，主要支持了.json、.xlsx、.csv的数据格式。

3.数据导入

在edit菜单下面直接使用import导入我们需要处理的数据文件。

在做文件数据导入的时候又发现了缺少openpyxl模块。

ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl’

同样，使用pip的方式安装一下即可。

pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

由于是python的新环境，有些模块并没有自动安装，因此需要我们手动安装一下，安装完成之后重新启动一下。

再来导入一下我们准备好的数据文件。

4. 数据筛选

数据筛选也比较简单，只需要输入字段对应的筛选条件即可，比如我们需要筛选年龄大于10的数据，添加如下筛选条件即可。

年龄 > 10  

其他的使用方式都比较简单，这里就不多作介绍了，下面主要来看一下几种比较好的数据可视化操作。