Danfo.js专题 - Danfo.js与Dnotebook简介与入门

Danfo.js与Dnotebook

—— pandas、jupyter的JavaScript版本

【前言】：谷歌公司不仅推出了tensorflow的JavaScript版本tensorflow.js，在2020年又相继推出了pandas和jupyter notebook的JavaScript端替代品——Danfo.js和D notebook，它们和python端具有类似的接口，熟悉python中相关工具的开发者可以很快上手对应的工具。本文将追随者最新的相关内容不断更新系列博客。

1.数据分析 - 为什么有转向JavaScript的呼声？

Python做数据分析仍然是首选，但在某些地方也不尽如人意。

在python中有大量的和数据分析相关的第三方模块，如numpy（数值python）、scipy（科学计算）、sympy（符号数学）、matplotlib(matlab风格的绘图）。由于python是杰丝型语言，有团队基于其开发了使用方便的jupyter notebook，使得python用作数据分析十分方便。

数据分析除了数学运算外、往往还需要通过图表来呈现，除了已经提到了matplotlib外，还有很多大量的第三方库，能够独立或者辅助matplotlib进行绘图，如seaborn等。

matplotlib——经典、强大、功能齐全。但缺乏动态逻辑

熟悉python的开发者在做一些需要进行数据展示的时候其实一直有很多困扰，很多的绘图库，包括著名的matplotlib，都只能够绘制静态的效果图。matplotlib还拥有大量的相关第三方库，在其基础上进行了封装。在数据分析领域，最常用的莫过于seaborn了。不过随着时间的流逝，在当下matplotlib总让人觉得缺少了啥——那就是图片一旦生成它就是固定的，没有逻辑的动态效果。如果研究一下matplotlib的源码，发现其底层也是通过web前端相关的技术实现的，如svg、canvas。可想而知，python其实在者方面远远没有任何优势可言。

Bokeh——让python数据可视化看到了新的希望

那么毕竟很多这些库已经做好了，那就用呗。不过当你想要使得你的数据有更多的动态效果，甚至能够进行人机交互，比如图片上有按钮，这时候你可能发现了也有一些优秀的库作为支撑，比如Bokeh。与matplotlib不同，Bokeh绘制的图片是具有JavaScript的前端逻辑的，

您可以通过此链接尝试一下下面Bokeh的demo：

可以看到，Bokeh除了能显示图像外还可以使用进度条等工具动态地调整参数，其人机效果非matplotlib可比。虽然我们一直对Bokeh包邮很多期望，可是暂时遗憾的是目前该库的绘图样式种类目前仍却远远少于matplotlib，很多类型的图暂时无法绘制。

Node.js出现——让JavaScript不再仅仅能运用于前端

以往，JavaScript只能在浏览器中解释执行，并且在处理文件等方面有诸多的限制，这将其限制成为了一款完全是前端逻辑的语言。然而Node.js的出现打破了这一切。Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。它使得JavaScript 像python、java等语言一样，具有编写后端的能力。同时Node.js给JavaScript带来了像Python中Pip工具那样的方便的包管理工具npm，可以请见下一节。

2.Node.js（简介）

Node.js 教程 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript，是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。有了Node.js以后，开发者可以使用JavaScript编写以前不能编写的功能，比如从前JS在读取文件方面是及其受限或者说是不能够做到的（即所谓安全的语言），现在不仅能完成这些事情，Node.js还像Python、Java等语言一样提供了丰富的类库，类库都包含了十分丰富的各类函数。因此说Node.js让JavaScript成为与Python、Ruby等服务端语言平起平坐的脚本语言。

3.Dnotebook - Jupyter的JavaScript版本

Danfo Notebook（Dnotebook）是一个开源项目，它源于使用Danfo.js执行快速且交互式的实验/原型制作的需要。DNotebook与流行的Jupyter Notebook相似， 但已针对JavaScript环境进行了自定义。Dnotebook是JSdata宏伟愿景的一部分，该愿景 旨在为JavaScript生态系统带来更多的数据科学和机器学习工具。

想学习Danfo Notebook的读者可以在附录1：Dnotebook（Danfo Notebook）单机资源与汉化文档中学习文档快速上手

4.Danfo.js - pandas的JavaScript

如果你熟悉Python中的pandas库，那么Danfo会让你有不仅是似曾相识的感觉——你会觉得：TM的劳资用过Danfo，就是这么亲切。因为它的和pandas确实有高度的一致，并且是参照pandas中的接口进行开发的。

Danfo 入门级API解析

1. 通用功能

1.1 数据操作

1.2 数据处理/标准化

1.3 日期时间的顶层处理

2. I/O

将表格/结构化数据轻松读入DataFrame和Series对象的功能和方法

2.1 read_csv

将逗号分隔值(CSV)文件读入数据框。还支持文件的迭代或分段。

danfo.read_csv(source, chunk) [source]

返回值:

Promise 解析为DataFrame

示例

read_csv方法可以从本地磁盘或通过互联网读取csv文件。如果要在节点环境中从本地磁盘读取文件，则必须在完整路径名称前添加前缀“file://”。例如，要读取路径为/home/Desktop/user_names.csv的csv文件，您可以执行以下操作：

Node.js

const dfd = require("danfojs-node")
dfd.read_csv("file:///home/Desktop/user_names.csv")
   .then(df => {
    df.head().print()
   }).catch(err=>{
      console.log(err);
   })

读取大文件

对于无法立即放入内存的超大文件，您可以分块读取顶部。例如，这个[数据集](http://forexcel . com/WP/WP-content/uploads/2017/07/1500000 Sales Records . 7z)有超过150万行，如果您试图一次加载所有内容，将会引发内存错误。要读取这些类型的文件，可以使用read_csv。

JavaScript

const dfd = require("danfojs-node")
 //read the first 10000 rows
dfd.read_csv("file:///home/Desktop/bigdata.csv", chunk=10000)
   .then(df => {
    df.tail().print()
 }).catch(err=>{
       console.log(err);
 })

2.2 read_excel

将Excel值(xls)文件读入DataFrame。

danfo.read_excel(kwargs) [source]

返回值:

return DataFrame

示例

read_excel方法可以读取从本地磁盘或通过互联网保存的excel文件。

const dfd = require("danfojs-node")
local_xcel = 'testexcel.xls'
async function load_process_data() {
    let df = await dfd.read_excel({source: local_xcel})
    df.head().print()
}
load_process_data()

2.3 read_json

将json值(JSON)文件读入DataFrame。

danfo.read_json(source,) [source]

返回值:

Promise: 解析为DataFrame

示例

read_json方法可以从本地磁盘或通过互联网读取json文件。例如，在下面的例子中，user_names.json是一个json文件，与我们的脚本位于同一个目录中。要将其读入为danfo DataFrame，您可以指定相对路径:

const dfd = require("danfojs-node")
dfd.read_json("user_names.json")
    .then(df => {
df.head().print()
 }).catch(err=>{
    console.log(err);
 })

附录1：Dnotebook（Danfo Notebook）单机资源与汉化文档

这部分文档分为两个部分，一个是demo部分，另外一个是Getting Started部分，由于内容过长和其它原因，现已整体成单独的文章，请点击下方链接跳转之：

跳转链接：Dnotebook（Danfo Notebook）单机资源与汉化文档

附录2：Dnotebook 汉化修改版本（打包资源）

如果在我国内地使用原版的Dnotebook是无法正常加载的，甚至连官方文档的demo也执行不了。但这并不意味着Dnotebook自身的错误，只是由于总所周知的原因，内地无法加载相关的js文件和数据文件对运行进行支持。
博主通过简单修改，将引用域外文件嵌入本地，使得能够在没有网络的环境下使用Dbotebook。
资源上传到CSDN，无需支付任何费用，点击链接即可获取。

效果图：

资源下载链接地址：

https://download.csdn.net/download/qq_28550263/14991231