Python中怎么利用pandas實現一個篩選控件

透視表的靈活性

當我們拿到一份數據時，經常需要不斷改變條件對數據進行觀測，如下一份某水果的銷售情況：

• 一行數據表示，某天(date)在某地區(qū)(region)此水果的某個品種(type)的價格(AveragePrice)和銷量(Total Volume)

• 希望看到不同年份總銷量前10的地區(qū)，以及各個品種的銷量信息

由于需求需要匯總，Excel 中使用透視表是最好的方式：

• 過程不多說，這里值得注意的是，我們能通過最上方選擇不同的年份，下方數據表能馬上顯示此年份總銷量 top 10 的地區(qū)數據

用 Python 能快速簡單做出這種效果嗎？

小組件

我們將使用 ipywidgets 庫，此工具最適合用在 Jupyter Notebook 上，假設你已經安裝好 Jupyter Notebook ，打開你的 cmd，執(zhí)行以下命令：

1pip install ipywidgets && jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

直到看到如下信息：

1Enabling notebook extension jupyter-js-widgets/extension...
2      - Validating: ok

現在重啟你的 Jupyter Notebook 即可

注意：

• 如果你不知道怎么安裝 Anaconda 或 Jupyter Notebook 的使用，可以查看我以前的文章

• widgets 庫用于完成各種小組件，他能生成網頁內容，不僅僅在 Jupyter Notebook 使用，但本文只講解在 Jupyter Notebook 上的使用

修飾你的 pandas 處理

本文需要導入的庫是這些：

首先使用 pandas 得到透視表的結果，這非常簡單：

• 行3,4：為了突出可以變化的東西，這里定義2個變量

• 通過修改2個變量，我們能得到對應的結果數據

但是這遠遠不夠，想看不同年份或不同 Top N 的結果，都需要修改代碼。

我們稍微加工一下這個過程，定義一個函數：

• 現在好一些，但是改變條件仍然需要修改代碼

簡單加上一個裝飾器即可：

• 行1：@wg.interact 是一個裝飾器，打到我們的自定義函數上

• 其中每個命名參數為自定義函數上的參數

• x_df=wg.fixed(df) ，表示 x_df 參數使用變量 df，并且這個參數是不需要改變的。因此界面上就沒有這個變量的選項

• year=[2015,2016,2017,2018] ，年份有4種選擇，此時界面上看到一個 year 的下拉框供用戶點選

• topn=range(1,11) ，topn 有10種選擇，界面同樣可以看到下拉框

• 現在，我們只需要簡單從下拉框選擇條件值，下方的結果會馬上刷新，這與 Excel 中的透視表一模一樣

不過，大家都知道 Excel 中還能根據透視表制作透視圖，這里我們同樣可以制作出動態(tài)變化的圖表：

• 行13，14：使用 display 方法，輸出內容即可