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？
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：
介绍以 Excel 为代表的电子表格是探索数据集的最重要、最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 。毕竟这些专业工具对于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:userslenovoanaconda3envsmitoenvlibsite-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()第一次 ， 系统会提示输入你的电子邮件地址进行注册：
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
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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