PythonをExcelのように。。
いろいろとデータ整理などを仕事でしているんですが。。
Pythonの場合、Pandasというライブラリーがよくできていて、たくさんあるデータを整理するのには、便利です。でも、Python使っていない人には、どうやってグラフ書くんだろう？とか、Mergeしたりすると、Nan（空欄）ばかりになったりとかして、データ操作の見通しが悪かったりします。
で。。Excelのように使えると便利ですよね。（Rなら、そのままでそういう機能ついているんですけど。。）PythonでもBamboolibとかMitoなどが出てきているみたいです。
Bamboolib
Mito
どちらも似たような、JupyterLabやJupyterNotebookの中で動かせるデータ操作用のGUIです。
ちょっと便利かな？と思ってMitoの方を入れてみました。
インストールして、動かしてみると、まんまExcelのようにできます。
グラフも、
上の図のように、ファイルもそのまんま見えるので、GUIでファイル選択して、タブでたくさん開けます。ちなみに、上の図２枚とも、Full Screenにしているので、まんまExcelみたいですよね。
ちょっとみるには便利かも。。
Mitoのインストール
vertualenv で環境作る人は（WindowsのPowerShellとかCommand pronptで作る人など）
python3 -m venv mitoenv mitoenv\Scripts\activate.bat python -m pip install mitoinstaller python -m mitoinstaller install
で、いつものようにJupyterNotebookや、JupyterLabを動かせばいいです。
その場合、mitoenvになっていること確認してからですね（笑）
Anacondaで、Pythonを入れて使っている人は、
Anaconda Promptのコマンドラインから。。
conda create -n mitoenv python=3.8 conda activate mitoenv python -m pip install mitoinstaller python -m mitoinstaller install
とコマンドを打ち込むと、インストールされます。
コマンドプロンプトやPowerShellからなら
conda activate mitoenv jupyter lab
で、Mito環境が入ったJupyter labが立ち上がってきます。
当たり前ですが。。Anacondaナビゲータからの場合も、mitoenvを選んでからJupyter labをLaunchすること。。
で、Jupyter labに
import mitosheet mitosheet.sheet()
って入れるだけ。。あとは使ってみて。
いろいろ便利機能はあるようですが
詳しい使い方は、直接Mitoのページを見てもらうといいかと思いますが。。
ちょっとした使い方は、こういうビデオになっているので、見てもらうとして。。
いいなと思ったのは、コードを自動生成してくれていて、勝手にJupyterに入っていってくれているんですよね。
下の例は、plotlyとか使わないので、あんまり役に立つかどうかですが（笑）
# Import plotly and create a figure import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() # Add the scatter traces to the figure for column_header in ['timestamp']: fig.add_trace(go.Scatter( x=df_2021_12_06_13_33_47_bin_AHR2_csv[column_header], y=df_2021_12_06_13_33_47_bin_AHR2_csv['Alt'], mode='markers', name=str(column_header) )) # Update the layout # See Plotly documentation for cutomizations: https://plotly.com/python/reference/scatter/ fig.update_layout( xaxis_title="timestamp", yaxis_title="Alt", title="timestamp, Alt scatter plot", ) fig.show(renderer="iframe")
データマージしたり、しても。。履歴を自動記録してくれているので、もとに戻せたりもする。
これで、データ解析をするというより、ちょっと便利にデータを区切ったり、見てみたりするのに、便利そうなのと、あとで、プログラム回す時に、データ整形用のコードができていると。。それを使いまわせまる。
特に、マージしたりいろいろするのに、PandasのDataFrameの操作って以外にコツがいるのですよね。。RやOctaveなら簡単にできるけど（笑）
こういうのからPythonに入るのもいいかもです。GoogleColabで動くとなおよいんですけどね。
Bamboolibはもっと便利だけど
使い方が難しいかな？（笑）
ちなみに、Bamboolibの方は Binderでも動くみたいなので。。 こちらをクリックして動かしてみてください
こんな解析まで自動でやってくれて、コードを書き出すのも別にやってくれる。
こくいうクロス分析とかをやるには良さそうですね。
Mitoのほうが、少し粘りつよいかな？Mitoだけに（笑）
【追記】Google Colabにも機能ありますね
ColabでちょっとPythonいじってて、DataFrameを表示させると。。
なんか、魔法の杖みたいなアイコンがあって。。これクリックしたら。。
Filterとかつけて見れるじゃないの～～
知らなかった（笑） 詳しくは、下記で。。