将派生属性添加到jupyter笔记本中的pivottablejs

派生属性是指在数据分析过程中，通过对已有数据进行运算、转换或组合，生成新的属性或指标。在jupyter笔记本中，可以使用pivottablejs库来方便地添加派生属性。

pivottablejs是一个基于JavaScript的库，可以将原始数据转换成交互式的透视表。它能够灵活地处理各种数据类型，并提供了丰富的功能和可定制性。

要在jupyter笔记本中添加派生属性到pivottablejs，可以按照以下步骤进行：

1. 安装pivottablejs库：在jupyter笔记本的命令行中运行以下命令来安装pivottablejs库：

!pip install pivottablejs

1. 导入必要的库和模块：在jupyter笔记本中导入pivottablejs和pandas库，用于数据处理和可视化：

import pivottablejs
import pandas as pd

1. 创建数据集：准备好需要进行派生属性操作的数据集。可以使用pandas库来读取和处理数据：

df = pd.read_csv('data.csv')

1. 添加派生属性：使用pandas库的数据处理功能，对数据集进行派生属性的计算和添加：

df['派生属性'] = df['属性1'] + df['属性2']

1. 生成透视表：使用pivottablejs库的功能，将数据集转换成交互式的透视表：

pivottablejs.pivot_ui(df)

这样，就可以在jupyter笔记本中添加派生属性到pivottablejs，并展示出透视表的效果。

在实际应用中，派生属性可以帮助我们更好地理解数据，挖掘数据中的隐藏信息，并辅助进行数据分析和决策。例如，在销售数据中，我们可以通过计算销售额和成本之间的差值，得到利润的派生属性，从而更好地评估业务的盈利状况。

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