此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > Python > iwg

转发本文并私信我"python"，即可获得Python资料以及更多系列文章(持续更新的)

一个专栏让从入门到精通 pandas ，里面还有许多实战数据处理、分析案例：

前言

Python 配合上各式各样的数据相关库，让我们轻松做出各种自动化效果，但是，有时候我们也会羡慕那种界面的操作，毕竟大家都喜欢点点鼠标就能让自动化跑起来。

本系列将重点讲解如何在 Jupyter Notebook 上如何用最小的代码，快速为你的自动化代码加上实用的界面。

我们将从一个加载数据的场景开始我们的学习之旅！

本系列大部分情况下都是基于 ipywidgets 在 Jupyter Notebook 下工作，请确保安装 ipywidgets 库与相应的 jp 插件。

执行如下命令即可完成安装：

 pip install ipywidgets && jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

直到看到如下信息：

 Enabling notebook extension jupyter-js-widgets/extension...
       - Validating: ok

现在重启你的 Jupyter Notebook 即可。

本文用到的包如下：

 import pandas as pd
 import numpy as np
 
 import ipywidgets as wg
 from IPython.display import display

可以不修改代码吗

如果你经常需要从各种文件加载你的数据，那么下面的代码真的是司空见惯：

但是，你不可能每天都从同一个文件中加载数据，那么明天该怎么执行这段自动化脚本？

没错！就是修改代码中的文件路径。

这勉强可以接受，但是能有更好的方式吗？

先从简单的来，比如在一个文本框中输入文件名字与工作表名字，点击加载按钮即可运行你的代码：

填入文件名字

首先，把我们的执行逻辑定义到一个函数中：

• 函数非常简单，只是把其中的文件路径和工作表名字提取作为参数
• 注意2个参数都给了一个默认的空字符串值

然后，为这个函数打上装饰器，并执行：

• 行1：@wg.xxxx 是某个 ipywidgets 的装饰器，为什么这里是 @wg ？ 这是因为一开始我们的导入语句是 import ipywidgets as wg ，这是我们定义的别名
• @wg.interact_manual() ，是手动交互的意思，这情况下，他会根据目标函数的各个参数的默认值类型，判断分别应该使用哪种控件
• 比如，我们的函数的2个参数都是字符串类型，因此他会自动生成2个文本框
• 在所有交互控件的下方，会生成一个按钮

此时，我们往2个文本框输入相应的信息，点击最后的按钮即可加载数据：

如果可以直接让我选择当前目录下的所有文件名，那就太好了！

选择一个文件

刚刚说过，ipywidgets 的装饰器能自动根据参数默认值的类型生成适合的交互控件，这次，我们读取当前目录下的所有 Excel 文件路径的列表，看看会有啥效果：

• 行1，2：使用 pathlib2 得到当前目录的所有 xlsx 后缀的文件列表
• 行5：把上一步得到的文件列表，直接赋值给函数的参数 file 的默认值
• 现在看到，第一个交互控件最右边有一个小下标，很明显，这是一个下拉选择框

• 点击后，可以选择文件

还有更多

那么，是不是连工作表名字也可以根据选择的文件名字，转为下拉选择框？

• 这会有一些难度，本系列之后有详细的讲解

现在只是加载了数据，如果可以输入查询条件，过滤数据，那就太好了！

虽然要求越来越过分，但是也是可以的。

如下是可以选择某个日期，并且加载数据中小于这个日期的记录：

如果你觉得这还不够好，我们还可以结合 pandas 的 query 方法，现在改变筛选条件，不再需要修改代码了：

本系列将教会你这些，记得关注噢！