在JupterLab使用mito开启的方式有两种：
一、开启第一种方式：
import mitosheet mitosheet.sheet()
第二种方式：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('shops.csv')
df.head()
点击按钮开始使用Mito库。
官方网站Mito库只支持Excel的csv格式。
二、使用 Mito 用于导入 CSV 文件的指向和单击方法。 1 .单击Mito 工具栏中的 导入按钮。 2 .选择要导入的文件，Mito 会将它们导入到工作表中。
以上图片为官方提供的导入excel表cvs格式的操作方式。
三、数据透视 要创建数据透视表，请单击Mito 工具栏中的 数据透视表图标，然后使用任务窗格进行配置。 要配置数据透视表： 首先，使用行部分选择构造一个键来对数据框进行分组 然后，如果您想进一步将组分层为单个单元格，请使用列部分 最后，使用值部分来决定如何聚合这些存储桶中的数据。您可以使用默认为“计数”聚合的下拉列表来切换聚合方法。 要编辑您配置的数据透视表，再次单击数据透视按钮，菜单将重新出现。
以上图片为官方提供的excel表透视的操作方式
四、过滤数据 Mito 通过过滤器和过滤器组的组合提供强大的过滤功能。 1 .过滤器是单个条件，它对列中的每个单元格计算结果为真或假。 2 .过滤器组是与 And/Or组合的过滤器的聚合。 要访问 Mito 的列过滤器，请单击列标题中的 过滤器按钮，然后单击 添加过滤器下拉列表。 Mito 的过滤器是可接受的，这意味着只有满足过滤条件的单元格才会保留在数据集中。
以上图片为官方提供的excel表数据过滤的操作方式
四、绘图 Mito 的绘图功能旨在帮助您探索数据集。通过支持 Plotly 图表，Mito 用户可以创建交互式图表，深入了解这些图表中的数据点，并放大/缩小以查看适当数量的细节。
Mito 图有多种形状和大小（字面意思！）。Mito 支持条形图、箱线图、直方图和散点图。Mito/Plotly 图还支持向每个轴添加多个系列。创建堆叠图是一种有用的工具，可用于识别沿公共属性的系列之间的关系。
要创建图形，请单击Mito 工具栏中的“图形”按钮。在出现的图表侧栏中，使用配置设置创建图表。使用选择下拉菜单设置图表类型并向每个轴添加系列。
图形侧边栏中可能出现的灰色潜台词将解释为什么某些功能可能/可能尚不支持，并为您提供一种请求新图形功能的方法。
以上图片为官方提供的excel表绘图的操作方式
以上所有内容根据Mito官方及本机测试制作。
