JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新資料科學生產工具，某種意義上，它的出現是為了取代Jupyter Notebook，
它作為一種基于 web 的集成開發環境，你可以使用它撰寫notebook、操作終端、編輯markdown文本、打開互動模式、查看csv檔案及圖片等功能，
JupyterLab 最棒的體驗就是有豐富的擴展插件，我記得過去我們不得不依賴 numpy 和 matplotlib 進行探索性資料分析，對我們來說幸運的是，那些日子早已一去不復返了，文末進群交流學習，喜歡點贊支持，
Mito 來了！
遇見 Mito
Mito 是一個免費的 JupyterLab 擴展程式，可以使用 Excel 輕松探索和轉換資料集，
當你啟動 Mito 時，它會顯示一個 Pandas Dataframe 的電子表格視圖，只需單擊幾下，你就可以執行創建、讀取、更新、洗掉操作，
如何啟動 Mito
使用 Mito 加載資料并顯示電子表格視圖非常簡單：
import mitosheet
import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv'
iris = pd.read_csv(url)
mitosheet.sheet(iris)
Mito 打開一個強大的電子表格查看器，它可以過濾、排序和編輯資料，
資料透視表
只需點擊幾下，Mito 就可以創建一個資料透視表，它支持許多常見的聚合，如 sum、median、mean、count、unique 等，
資料透視表是一個分組值表，它聚合了一個或多個離散類別中更廣泛的表的各個專案，
Mito 令人印象深刻的功能
電子表格公式
動態公式是 Excel 的殺手級功能，Excel 可以讓不熟悉編程的人輕松創建復雜的電子表格，如果我告訴你 Mito 以 Excel方式支持動態公式會怎樣， 這個功能真的讓我很驚訝，
看看下面的動圖，看看 Mito 的求和公式怎么作業：
可視化資料
近年來，Python 資料可視化庫層出不窮，從 matplotlib 到 seaborn、plotly，只需幾條命令就可以在 Python 中實作令人驚嘆的可視化，
Mito 可以在不撰寫任何代碼的情況下可視化你的資料，它支持條形圖、箱線圖、直方圖和散點圖，
自動代碼生成
Mito 可以將每個操作轉換為 Pandas 代碼，然后你可以與同事共享這些代碼，這對于經驗不足的資料科學家來說，是一個很棒的功能，我做了一些點擊，Mito 生成了以下代碼片段：
Mito 安裝
首先，你需要使用以下命令下載 Mito 的安裝程式：
python -m pip install mitoinstaller
然后安裝它，只需運行：
python -m mitoinstaller install
技術交流
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標籤：AI