PandasGUIで探査的データ分析をしてみよう
PandasGUIについて
PandasGUI は、Pandas にグラフィカルユーザインタフェース(GUI) を提供するアプリケーションとライブラリで、マウスをクリックするだけでpandasのデータフレームにアクセスしたり、操作することができます。 次のような機能をもっています。
データフレームとシリーズの表示と並べ替え（マルチインデックス対応）
インタラクティブなグラフ描画
フィルタリング（クエリ式を使用することもOK)
１クリックでの統計概要
データ編集、コピー/ペースト
ドラッグ＆ドロップによるCSVファイルの読み込み
検索ツールバー
Jupyter notebook / Jupyterlab との連携
インストール
PandasGUI は pip コマンドでインストールすることができます。
code: bash
$ pip install pandasgui
内部で使用している Consolas Font がプラットフォームにインストールされていない場合は、次の手順でインストールできます。 Consolas.ttf をダブルクリック
対応アプリケーション（MacOSの場合はFont Book ）が起動されます
Install font をクリック
このフォントがなくてもワーニングメッセージが表示されるだけなので任意です
qt.qpa.fonts: Populating font family aliases took 524 ms. Replace uses of missing font family "Consolas" with one that exists to avoid this cost.
まずは、簡単なデモをみてましょう。
code: c01_demo.py
import pandas as pd
from pandasgui import show
show(df)
PandasGUIには既にいくつかのサンプルデータセットが付属しています。
code: python
In 2: # %load c01_dataset.py ...: from pandasgui.datasets import all_datasets
...:
...: datasets = all_datasets.keys()
...: print(datasets)
...:
odict_keys('pokemon', 'googleplaystore', 'googleplaystore_reviews', 'netflix_titles', 'trump_tweets', 'harry_potter_characters', 'happiness', 'country_indicators', 'us_shooting_incidents', 'stockdata', 'gapminder', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'geyser', 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'tips', 'titanic', 'seinfeld_episodes', 'seinfeld_scripts', 'mi_manufacturing', 'simple', 'multiindex', 'small', 'unhashable') 補足説明 macOSでiTermなど標準のターミナル以外を利用しているときは、次のメッセージが表示されることがあります。
This process is not trusted! Input event monitoring will not be possible until it is added to accessibility clients. は macOS 固有のものですが、これは無視することができますが、気になる場合は、System Preference ー＞Security & Privacy ー＞ Privacy で、Accessibility から該当アプリケーション（次のスクリーンショットの場合は iTerm.app) にチェックをいれてください。
https://gyazo.com/4f03f2c98337ba77423d47e5348672e4
機械学習の分野では有名なTitanicデータセットを使ってPandasGUI を実行してみましょう。
コードは驚くほど簡単です。
code: c02_titanic.py
from pandasgui import show
from pandasgui.datasets import titanic
gui = show(titanic)
データセットは複数与えることができます。また、データフレームをGUIインターフェースにドラッグするだけでインポートすることができます。
PandasGUIのアプリケーションが起動して、初めの画面ではデータフレームの内容が表示されます。
https://gyazo.com/779246b609f1d3b3decd6bd0d0f92531
既知の問題
データフレームの列数が多くてデータフレームの表示がウィンドウ内に収まらない ときに、Python 3.10 では次のようなエラーが出力されます。 これはFilter関連のボタンをうまく配置できないだけなので、実用上は無視できます。
code: python
TypeError Traceback (most recent call last)
File ~/anaconda3/envs/EDA/lib/python3.1/site-packages/pandasgui/widgets/find_toolbar.py:308, in ButtonLineEdit.resizeEvent(self, event)
306 for i, button in enumerate(self.buttons):
307 buttonSize = button.sizeHint()
--> 308 button.move(
309 self.rect().right()
310 - frameWidth
311 - buttonSize.width() * (i + 1)
312 - right_margin,
313 (self.rect().bottom() - buttonSize.height() + 1) / 2 - bottom_margin,
314 )
315 super(ButtonLineEdit, self).resizeEvent(event)
TypeError: arguments did not match any overloaded call:
move(self, QPoint): argument 1 has unexpected type 'int'
move(self, int, int): argument 2 has unexpected type 'float'
このウィンドウの上部に次の4つのタブボタンが配置されていて、処理したいボタンをクリックします。
DateFrame ー 読み込んだデータフレームの内容が表示される
Filters ー フィルタリングしたい内容を入力
Statistics ー 統計的なデータを表示する
Grapher ー グラフ作成が可能
Reshaper ー pivot(ピボット)/melt(溶かす)などデータ整理を行う
Filterでは列名と条件式でデータフレームをフィルターすることができます。たとえば、男性乗客だけのデータを見たいときは次のようにフィルターを設定します。
https://gyazo.com/4b010179fe9bb3ae024f11a57d4833e4
ここで、データ内容にしたがって候補がでていることに注目してください。条件式をキーボードから入力してリターンキーを謳歌するとフィルターが登録されます。登録したフィルターの先頭にチェックボックが付加されていて、これをチェック/アンチェックすることでそのフィルターの有効/無効を支持することができます。
条件式ではPython式が使えます。次のようなものが使用することができます。
男性乗客以外： sex != "age"
年齢が20歳以上： age >= 20
年齢が20歳以上60歳以下： age >= 20 & age <= 60 あるいは age.between(20, 60)
年生が20歳以下もしくは女性乗客： age <= 20 | sex == "female"
年齢が空白のデータ：age.isnull()
年齢が空白でないデータ：~age.isnull()
https://gyazo.com/9ccc2f393a0ae67f437e19d49d966179
Grapher をクリックするとデータフレームの可視化することができます。データフレームのカラムリストからX軸とY軸を割り当てて（ドラッグ＆ドロップ）プロットを表示させることができます。
可視化処理では内部でplotlyやBokhが使われています。
https://gyazo.com/f78657b16b184210c1cfca0dbd6ce262
プロットタイプを変更するときもアイコンをクリックするだけです。（データがそのプロットタイプに対応しる必要があります)
https://gyazo.com/2614d0ece9ebcfe1f983341a03b4b7d5
https://gyazo.com/579faa30f3ef2c3264bef3d1ede0ef86
下部にあるCode Export ボタンをクリックすると、そのプロットを表示するための Python コードがポップアップウィンドウに表示されます。
https://gyazo.com/da7eb8fef7e09f6281208f1bebb56a70
Reshaper をクリックすると、データフレームを加工することができます。
https://gyazo.com/8238270bab31b395171bb6565318a8be
デモ動画
https://www.youtube.com/watch?v=NKXdolMxW2Y
まとめ
PandasGUIを利用するとノーコードでデータフレームのフィルタリングやマージ（Merge)や結合、ピボットテーブルなどのデータ操作や、可視化をノーコードで実現することができます。また、PandasGUIで操作した処理に該当する Pythonコードを表示させることもでき、初心者で学習にも向いているアプリケーションです。
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参考
PandasGUI