有用的水晶球相关的东西。
crystal-ball的Python项目详细描述
如果你有成百上千的CSV，你需要快速消化和理解， 您可以使用Crystal Ball帮助进行入职和数据 项目的探索阶段。你马上就能潜水了 进入一个庞大的数据集而不会丢失。
CrystalBall功能
查找您可能感兴趣的特定列和表，但可能 否则就不知道去哪里找。
浏览不同CSV之间的连接，
比较并建立外键和主键关系 使用简单的方框图
动态创建有用信息的主表，同时 同时记录你未来的一步一步的过程 参考资料。
安装和使用
pip安装水晶球<；/程序列表>； 你可以通过导入CrystalBall并 使用包含csv的相对目录初始化它。
import crystalball as cb
ball = cb.run("insert relative directory here")
方法
注意，所有涉及通过键名搜索的方法都是case 敏感。
cb.contains（关键字：list，all_colnames:list=none）→list
检查所有单词中是否存在关键字。
cb.featuresearch（关键字：list，all_colnames:list=none）→list
查找包含关键字的列。
cb.tablesearch（关键字：list，csvname_to_colnames_list=none，mode:str=union）→list
查找包含关键字的表。
cb.opentable（rel_dir:str，index:list=[0]）→数据帧
打开给定相对目录引用的csv。
cb.subtable（supertable:dataframe，selected_index:list，selected_columns:list）→dataframe
从超级表创建子表。
cb.mergetables（tables:list）→dataframe
顺序合并所有共享公共索引的表列表。
cb.analyzerelationships（to_analyze:list，visualize:bool=true）→dataframe
分析一个或多个不同系列的基本统计数据。
比较关系（to_analyze1:series，to_analyze2:series，visualize:bool=false）→数据帧
比较和对比两个系列之间的差异。
cb.export（df_to_export:dataframe，write_to:str，export_type:str=csv）→none
将数据帧的内容导出到 写_到arg。
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