Pandas是用于数据处理的核心库，它也可以进行简单的可视化，绘制散点、折线、直方等基础图表都不在话下。
Pandas自带的可视化方法是基于matplotlib的函数接口，在Jupyter里可以静态展示。
这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。
项目地址：
https://github.com/lux-org/lux
使用LUX
以下面数据集（美国各大学信息表）为例：
代码语言：javascript复制# 导入pandas和lux库
import pandas as pd
import lux
#加载数据
df = pd.read_excel("C:\Users\zii\Documents\USA_College.xlsx")
df
读取的数据如下：
除了显示的数据表外，同时你还会看到数据集上面出现一个按钮，可以进行数据/图表的交换显示。
所以说只需要导入lux库，就能直接使用图表功能。
LUX显示有三种类型的图表，代表的统计学含义分别是相关性、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，我想看SAT平均值和收入中位数的关联性.
df.intent = ['SAT平均值','收入中位数']
df
左边的表是两个变量的总体分布，右边是在有筛选条件下的分布。
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。
首先选定一个或多个图表，点击导出按钮。
可以直接将选定的图表单独显示出来：
- 导出html
df.save_as_html('hpi.html') - 导出matplotlib代码
vis = df.exported
print (vis[0].to_matplotlib())
- 导出altair代码
vis = df.exported
print(vis[0].to_Altair())
导出的代码可以直接运行：
代码语言：javascript复制import altair as alt
chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode(
x=alt.X('SAT平均值',scale=alt.Scale(domain=(666, 1534)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='SAT平均值')),
y=alt.Y('收入中位数',scale=alt.Scale(domain=(20200, 125600)),type='quantitative', axis=alt.Axis(title='收入中位数'))
)
chart = chart.configure_mark(tooltip=alt.TooltipContent('encoding')) # Setting tooltip as non-null
chart = chart.interactive() # Enable Zooming and Panning
chart = chart.encode(color=alt.Color('最高学位',type='nominal'))
chart = chart.configure_title(fontWeight=500,fontSize=13,font='Helvetica Neue')
chart = chart.configure_axis(titleFontWeight=500,titleFontSize=11,titleFont='Helvetica Neue',
labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue',labelColor='#505050')
chart = chart.configure_legend(titleFontWeight=500,titleFontSize=10,titleFont='Helvetica Neue',
labelFontWeight=400,labelFontSize=8,labelFont='Helvetica Neue')
chart = chart.properties(width=160,height=150)
chart
安装设置
lux安装过程和其他库一样，可以通过pip或conda安装，直接在命令行输入：
代码语言：javascript复制pip install lux-api
或
代码语言：javascript复制conda install -c conda-forge lux-api
因为lux一般用在Jupyter生态中，所以需要安装并激活luxwidget拓展，才能显示交互式窗口。
如果你是在Jupyter Notebook或VSCode中使用，使用下面代码激活拓展：
代码语言：javascript复制jupyter nbextension install --py luxwidget
jupyter nbextension enable --py luxwidget
如果你使用的是Jupyter Lab，则激活lab拓展：
代码语言：javascript复制jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
jupyter labextension install luxwidget
总结
LUX是一个不错的数据可视化分析工具，能智能地辅助Pandas做数据探索，省去了很多不必要的操作。
