告别Excel，神级编辑器统一表格和Python

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参加者：思源、张倩

许多开发人员表示，自从Python/Pandas推出以来，Excel已经没有太多使用了。使用它来处理和可视化表格非常快。然而，这仍然有一个重大缺陷。操作不是视觉形式，因此需要较高的技巧。最近，开发人员构建了一个名为Grid studio 的开源项目，这是一个基于Web 的电子表格应用程序，完全结合了Python 和Excel 的优点。

是的，在一个界面上同时显示可视化表格和代码，同时通过表格和代码修改数据，这不就是Python和Excel的结合吗？

Github项目地址：ricklamers/gridstudio

我们先来看看Grid studio的效果是什么样的。一般来说，我们既可以通过Python加载和处理数据，也可以通过Excel操作数据。

在Python上处理数据更容易理解。处理表格上的数据实际上与Excel 非常相似。如下图所示，写出求和公式。

也许我们改变了表上的一些数据，那么我们也可以将其导入到NumPy 数组中并进行进一步的操作。

为什么创建这个工具？

这个工具有什么了不起的？

Grid studio 是一个基于网络的应用程序，看起来类似于Google Sheets 和Microsoft Excel。然而，它的杀手级功能是Python语言的集成。

几乎每个使用过计算机的人都会自然而然地使用表格来查看和编辑数据。将这个简单的UI 与Python 这样的成熟编程语言结合起来根本不容易使用。

用Python 编写脚本很简单：只需编写几行代码并运行它。

核心集成：读、写

这种Python 集成的核心是电子表格的读写接口，它在电子表格数据和Python 进程中的数据之间建立了高性能连接。

可以通过以下方式将数据写入表中：

工作表('A1:A3', [1, 2, 3])

通过以下方式从表中读取数据：

my_matrix=表('A1:A3')

您可以通过这种简单高效的方式直接读取数据或将数据写入表中，以自动执行数据输入、提取、可视化等操作。

编写自定义表函数

虽然通过简单的接口进行读写非常灵活，但有时编写可直接调用的自定义函数也很重要。

除了AVERAGE、SUM、IF等默认函数外，你可能还需要其他函数，所以就写吧！

def UPPERCASE(a): return str(a).uppercase()

写完这行代码后，像调用常规函数一样调用表中的函数。

利用Python 生态系统

通过利用Python生态系统中各种强大的软件包，我们可以立即访问当前最好的数据科学工具，从而快速访问线性回归和支持向量机等强大的模型。

由于Grid studio本身主要处理表格数据，将它们作为特征可以快速调用SVM等模型来探索隐藏在这些数据背后的特征。

数据可视化

在数据科学中，一个非常常见的任务是可视化数据，以便获得有关数据的“先验知识”。通过集成交互式绘图库Plotly.js和Python标准可视化库Matplotlib，Grid studio现在内置了高级绘图功能。我们可以在向量表格式上使用高级绘图功能，如下所示：

案例：估计正态分布

下面的案例展示了Grid studio的强大功能。它将通过Plotly.js 以更高的保真度可视化正态分布。我们可以看到交互式图表是如何完成的。

安装使用

前面介绍了这么多功能，那么我们如何使用它们呢？ Grid studio的安装和使用非常简单，通过简单的命令行即可完成。

git 克隆ricklamers/gridstudio

cd gridstudio ./run.sh

通过如上下载项目并运行安装脚本，我们就可以在浏览器中打开本地端口，然后愉快地使用了。

参考链接：https://hackernoon.com/introducing-grid-studio-a-spreadsheet-app-with-python-to-make-data-science-easier-tdup38f7

https://gridstudio.io