exploration interactive

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

le package itables¶

le plus simple c’est de voir un exemple; naturellement il faut avoir d’abord installé le package itables

pip install itables

ensuite depuis le notebook il faut initialiser le mode interactif; c’est un peu comme le %matplotlib ipympl si on veut; ça se présenterait comme ceci

# pour activer itables depuis un notebook

import itables
itables.init_notebook_mode()

import itables

# le mieux c'est de lire ceci dans un notebook
# car dans les supports en HTML ça ne marche pas du tout
# et ça casse même l'affichage usuel
# (mais vous avez un aperçu statique ci-dessous)

itables.init_notebook_mode()

et de là on peut afficher les dataframes comme d’habitude, et explorer les données interactivement:

• choisir une pagination

• trier par colonne

• faire des recherches

# je vais prendre le titanic

df = pd.read_csv('data/titanic.csv')

et maintenant chaque fois que j’affiche une dataframe j’obtiens ce genre de représentation

# dans le HTML ça ne donne rien mais vous avez un aperçu statique ci-dessus

df

options¶

on peut modifier le comportement par défaut; voici quelques idiomes utiles, allez voir la doc pour plus de détails

# offer more choices in the pagination menu
itables.options.lengthMenu = [3, 5, 10, 25, 50, -1]

# which of these should be the default page size
itables.options.pageLength = 5

# allow for more space
itables.options.maxBytes = "128KB"

df

itables.show()¶

si vous avez besoin d’appeler explicitement la mise en page d’une dataframe, vous pouvez faire simplement ceci

itables.show(df)

et ça peut être utile, par exemple pour lui passer des options spécifiques

# pour afficher par "Pclass" croissant - c'est la 3éme colonne

itables.show(df, pageLength=3, order=[[2, "asc"]])

qui donnerait ceci

voir aussi¶

• la documentation

• un blog sur cet outil