推荐一款 Python 数据分析报告开发与分享神器！

Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas，绘制可视图的 Matplotlib，生成交互图的 Bokeh，实现机器学习的 Scikit-learn 等等，Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。

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用 Python 做数据分析时，这些问题让人很是头疼：

1. 用 Python 处理数据，但却要用 Word 写分析报告？头疼
2. 用 Excel 分享数据结果，或用 PPT 分享含可视图数据报告？头更疼了
3. 用 Jupyter Notebook，效果是好，但人家不会用，也不肯学？无语
4. 用 PowerBI 再来个二次开发？继续学起来
5. Tableau 是大牛，不过只能试用 14 天，正式版公司不给预算？学了也白搭
6. 有些工具不错，但只能把数据放在公共服务器上，虾米？公司不告我，我都得自裁了

不过，告诉大家一个好消息，在一个月黑风高的晚上，呆鸟在一封悄然弹出的 Newsletter 里看到一个蛮有趣的 Python 支持库，研究了一番发现这是个好东西啊，有了它就可以实现好多之前无法实现的功能，比如：

1. 用 Python 直接开发 HTML 格式的数据分析报告
2. 支持 文字、表格、可视图 混排，并可实现多行、多列式的仪表盘
3. 支持 通过网页表单输入参数 ，自定义筛选感兴趣的数据
4. 支持 定时、自动 生成报告，无需手动干预
5. 支持加密分享，可只在团队内部分享，或让指定人员查看
6. 学习成本低，上手超快，一两个小时就能自己尝试输出报告了
7. 该支持库的作者在官网上声明公众版与团队版均 永久免费 。是不是很惊喜，是不是很意外？

有了它，再也不用什么 Word、Excel、PPT、PowerBI、Tableau 了，可以直接用 Python 生成 HTML 格式的数据分析报告，在浏览器里就可以让同事查看报告，对他们来说，没有新的学习成本，不用磨破嘴皮子让他们学习 Python 或 BI 工具，也不用担心 Excel 文件被他们搞得乱七八糟，只要打开浏览器就可以轻松上手。在公司内部即可分享，既不用担心数据泄密，也方便了自己。真的是轻轻松松，不再 pain！

当然了，这个支持库还有很多好处，就不在这里一一细说了，因为我已经把该支持库的 整个文档都翻译完了 ，并得到了作者授权，本篇文章之后会一一发出，分享给大家，如果大家喜欢这个支持库，那一定要加关注，我会持续更新的哦。

接下来，简单介绍一下这个支持库的核心功能：

主要函数：

Table 、 Plot

、

Markdown

save 、 publish

• Table 函数，直接用 pandas 的 DataFrame 输出交互式表格， 顶端显示表格基本信息、可筛选、可搜索、可排序、支持表格分页、也支持一次性加载全部表格、甚至还可以下载表格 ；

Table 函数还支持 columns 参数，可以输出栅格式的多行、多列的仪表盘。

• Plot 函数可以调用 Matplotlib、Bokeh、Altair、Plotly 等支持库输出的可视图，甚至可以保留 Bokeh 等支持库的各种交互功能；

• Markdown 函数 支持 Markdown ，输出格式化文本。

以上这些内容都可以轻松地整合在一个报告页面里，各种模块任你摆放。

• save 与 publish 用于保存与发布报告

官档译文将详细介绍这些函数与功能，这里就不赘述了。

该支持库分为 公众版 与 团队版 ，公众版用于在线分享数据报告，Python 数据分析的号主与博主有福了，有了它，无需让读者挑出你的文章，即可查看交互式报告；

团队版其实就是私密版，可以在公司内部的服务器上使用，只有经过授权的人员才能查看，甚至可以更严格的进行私密分享，让只有持有**的人才能查看报告。

卖了半天关子，那这个支持库到底是什么呢？Duang、Duang、Duang。。。

它就是 Datapane ， 这是它的官网 https://datapane.com/ 。感兴趣的朋友可以去看它有多简单、但又多强大。还有就是记得关注呆鸟，后续会有完整官档译文哦。