用Python库打造智能可视化分析：Pandas的高级功能

Pandas是数据处理的核心库，它不仅可以进行数据处理，还能进行简单的可视化。Pandas自带的可视化方法基于matplotlib的函数接口，通常在Jupyter中静态展示。

本次介绍一个可视化工具-LUX，它能自动地将DataFrame数据转化为统计图表，让你可以一目了然地看到相关性、分布、频率等信息。LUX在Jupyter Notebook或Lab中进行交互，图表与数据可以同步显示。

使用LUX

在导入Pandas和LUX库后，就能直接使用图表功能。以美国各大学信息表为例，加载数据后，除了显示的数据表外，你还会看到数据集上方出现一个按钮，可以进行数据/图表的交换显示。

三种类型的图表

LUX显示有三种类型的图表，分别是：相关性、直方分布、事件频次。

除了全表的可视化探索外，你还可以研究特定变量间的关系。比如，想要看SAT平均值和收入中位数的关联性，只需指定相应的变量即可。

导出图表

LUX支持图表的导出，既可以导出图表文件，也可以导出相应的matplotlib、altair代码。导出的代码可以直接运行。

安装设置

lux安装过程和其他库一样，可以通过pip或conda安装。安装完毕后，需要激活luxwidget拓展才能在Jupyter生态中显示交互式窗口。

如果你是在Jupyter Notebook或VSCode中使用，使用下面代码激活拓展：

<code>jupyter nbextension install --py luxwidget jupyter nbextension enable --py luxwidget</code>

如果你使用的是Jupyter Lab，则激活lab拓展：

<code>jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter labextension install luxwidget</code>

总结

LUX是一个强大的数据可视化分析工具，能智能地辅助Pandas进行数据探索，省去了很多不必要的操作。它提供了简单易用的接口，使得数据分析变得更加高效和直观。