Datapane --python 資料分析報告開發與分享神器

推薦一個python寫資料分析報告的神器，前幾天在微信訂閱號【Python大咖談】中有幸看到，覺得似乎很實用，便自己開始動手實操了。

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先看一下實操效果吧！

duang！duang！duang！截圖效果！圖上圈出部分可進行網頁互動。體驗滿分。

實操部分

安裝

以pycharm為例子,在terminal控制檯輸入一下程式碼：

pip3 install datapane

接下來就是等候一堆進度條完成。下載完成之後，進行一個簡單的demo。

demo實操

1、下載資料來源 新增連結描述
2、我會將資料來源放在專案下面，方便呼叫。
3、製作簡單的可以下載的介面： Datapane 的 Table（表格）元件可以直接呼叫 DataFrame。下列程式碼將 DataFrame 傳遞至 Table 元件，只用這個元件就可以建立報告，即開篇的download表格部分

import pandas as pd
import altair as alt
import datapane as dp

dataset = pd.read_csv('./owid-covid-data.csv')
df = dataset.groupby(['continent', 'date'])['new_cases_smoothed_per_million'].mean().reset_index()
# # 可下載的csv格式
dp.Report(
     dp.Table(df)
 ).save(path='report.html', open=True)

4、有表格還不夠，做點視覺化作為支撐。這就要呼叫Plot元件。（與傳統 BI 工具不同，Datapane 不依賴專用的視覺化引擎，相反，它支援 Altair、Bokeh 等 Python 視覺化支援庫。）

import pandas as pd
import altair as alt
import datapane as dp

dataset = pd.read_csv('./owid-covid-data.csv')
df = dataset.groupby(['continent', 'date'])['new_cases_smoothed_per_million'].mean().reset_index()
# # 可下載的csv格式
# dp.Report(
#     dp.Table(df)
# ).save(path='report.html', open=True)

# 製作圖表
plot = alt.Chart(df).mark_area(opacity=0.4, stroke='black').encode(
    x='date:T',
    y=alt.Y('new_cases_smoothed_per_million:Q', stack=None),
    color=alt.Color('continent:N', scale=alt.Scale(scheme='set1')),
    tooltip='continent:N'
).interactive().properties(width='container')

dp.Report(
    # 圖
    dp.Plot(plot),
    # 表
    dp.Table(df)
).save(path='report.html', open=True)

好了，接下來就是慢慢探索啦。