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加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？

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没错，只需要加载这个名为Mito的小工具包，用Python做数据分析，变得和用Excel一样简单：

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介绍以 Excel 为代表的电子表格是探索数据集的最重要、更具适应性的方式之一。它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征中创建新特征。
遵循以上相同的思路，Mito是一个Jupyter-Lab扩展和Python库，它使得在支持GUI的电子表格环境中操作数据变得超级容易。
Mito的出现，像是将Python的强大功能、和Excel的易用性进行了结合。
只需要掌握Excel的用法，就能使用Python的数据分析功能，还能将写出来的代码“打包带走” 。
它弥补了Excel在数据分析上的几个缺陷：
Excel无法做大数据分析（大型数据集处理得不好）Excel运行缓慢Excel无法轻松创建可重复流程同时，又比SQL和Python更简单、直观。毕竟这些***工具对于0基础初学者来说，需要至少几年时间，才能完全上手。
在本文中，我们将一起学习:
如何合理设置Mito如何debug安装错误使用 Mito 提供的各种功能数据库如何为对数据集所做的所有操作生成 Python 等效代码安装MitoMito 是一个 Python 库，可以通过 pip 包管理器安装。它需要 Python 3.6 及以上版本。此外，系统上需要安装 Nodejs，一个 JavaScript 运行时环境。
另外，可以在单独的环境（虚拟环境）中安装这个包，可以避免一些依赖错误。接下来在终端中运行这些命令，完成安装即可。
1. 创建环境我正在使用 Conda 创建一个新环境。你还可以使用 Python 的“venv”来创建虚拟环境。
conda create -n mitoenv python=3.82. 激活环境conda activate mitoenv3. 通过pip安装Mitopip install mitoinstaller4. 运行 Mito 安装程序python -m mitoinstaller install此过程将需要一段时间来安装和设置 Mito 。
5. 启动 Jupyter Labjupyter lab报错解决当启动 Jupyter Lab时，可能会遇到如下错误：
File "c:userslenovoanaconda3env *** itoenvlibsite-packagesjupyter_corepaths.py", line 387, in win32_restrict_file_to_userimport win32apiImportError: DLL load failed while importing win32api: The specified module could not be found.要修复此错误，只需运行以下命令：
pip install --upgrade pywin32==225如果你遇到其他困难，请随时在下面发表评论。我很乐意提供帮助。
MitoSheets 界面在 Jupyter Lab中，创建一个新笔记本并初始化 Mitosheet：
import mitosheetmitosheet.sheet()之一次，系统会提示输入你的电子邮件地址进行注册：

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【摄影透视感什么意思手机透视代码什么意思】填写完基础知识后，将被重定向到 GUI 电子表格。接下来我们一起看看这个接口的所有特性，并一起学习如何生成 Python 等效代码。
加载数据集要在 MitoSheets 中加载数据集，只需单击导入。有两个选择：
从当前文件夹添加文件：这将列出当前目录中的所有 CSV 文件，可以从下拉菜单中选择文件。按文件路径添加文件：这将仅添加该特定文件。如下图所示

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如果你看下面的单元格，你会发现Python等效的代码导入一个数据集使用pandas已经生成了适当的注释!

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这就是 Mito 的魅力，你在 Mitosheet 执行的每个操作都将转换为 Python 等效代码！接下来我们一起详细探讨一下 Mito 的所有功能。
添加和删除列添加列就像在 Excel 等电子表格中一样，你可以添加一个新列，该列可能是从现有列或特征创建的。要在 Mito 中执行此操作，只需单击“Add Col”按钮。该列将添加到当前选定的列表旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。

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编辑新列的内容单击行列名称（分配的字母表）将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。要更新该列的内容，请单击该列的任何单元格，然后输入值。你可以输入一个常量值，也可以根据数据集的现有特征创建数据。如果要从现有列创建值，则直接使用要执行的运算符调用列名。新列的数据类型根据分配的值进行更改。下面的 GIF 演示了上面提到的所有内容：