掌握這幾種Python特殊技巧！python資料分析作業還不是隨你挑!

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本文章來著騰訊云 作者：python學習教程

本文列舉了一些提升或加速日常資料分析作業的技巧，包括：

1. Pandas Profiling

2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 繪制 Pandas 資料

3. IPython 魔術命令

4. Jupyter 中的格式編排

5. Jupyter 快捷鍵

6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一個單元同時有多個輸出

7. 為 Jupyter Notebook 即時創建幻燈片

1. Pandas Profiling

該工具效果明顯，下圖展示了呼叫 df.profile_report() 這一簡單方法的結果：

使用該工具只需安裝和匯入 Pandas Profiling 包，

2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 繪制 Pandas 資料

「經驗豐富的」資料科學家或資料分析師大多對 matplotlib 和 pandas 很熟悉，也就是說，你只需呼叫 .plot() 方法，即可快速繪制簡單的 pd.DataFrame 或 pd.Series：

有點無聊？

這已經很好了，不過是否可以繪制一個互動式、可縮放、可擴展的全景圖呢？是時候讓 Cufflinks* *出馬了！（Cufflinks 基于 Plotly 做了進一步的包裝，）

在環境中安裝 Cufflinks，只需在終端中運行! pip install cufflinks --upgrade 即可，查看下圖：

效果好多了！

注意，上圖唯一改變的是 Cufflinks cf.go_offline() 的匯入和設定，它將 .plot() 方法變為 .iplot()，

其他方法如 .scatter_matrix() 也可以提供非常棒的可視化結果：

3. IPython 魔術命令

IPython 的「魔術」是 IPython 基于 Python 標準語法的一系列提升，魔術命令包括兩種方法：行魔術命令（line magics）：以 % 為前綴，在單個輸入行上運行；單元格魔術命令（cell magics）：以 %% 為前綴，在多個輸入行上運行，下面列舉了 IPython 魔術命令提供的一些有用功能：

%lsmagic：找出全部命令

如果你只記得一個魔術命令，那必須得是這一個，執行 %lsmagic 命令將提供所有可用魔術命令的串列：

%debug：互動式 debug

這可能是我最常使用的魔術命令了，

大部分資料科學家都遇到過這種情況：執行的代碼塊一直 break，你絕望地寫了 20 個 print() 陳述句，想輸出每個變數的內容，然后，當你最終修復問題后，你還得回傳并再次洗掉所有 print() 陳述句，

不過以后再也不用這樣了，遇到問題后只需執行 %debug 命令，即可執行想要運行的任意代碼部分：

上圖中發生了什么？

1. 我們有一個函式，它以串列為輸入，并對所有的偶數取平方值，
2. 我們運行函式，但是出了些問題，但是我們并不知道怎么回事！
3. 對該函式使用%debug 命令，
4. 讓除錯器告訴我們 x 和 type(x) 的值，
5. 問題顯而易見：我們把’6’作為字串輸入到函式中了！

這對于更復雜的函式非常有用，

%store：在 notebook 之間傳遞變數

這個命令也很酷，假設你花了一些時間清洗 notebook 中的資料，現在你想在另一個 notebook 中測驗一些功能，那么你是在同一個 notebook 中實作該功能，還是保存資料并在另一個 notebook 中加載資料呢？使用%store 命令后，這些操作都不需要！該命令將存盤變數，你可以在其他任意 notebook 中檢索該變數：

• %store [variable] 存盤變數，
• %store -r [variable] 讀取/檢索存盤變數，
• %who：列出所有全域變數，

你是否遇到過，為變數賦值后卻忘記變數名的情況？或者不小心刪掉了負責為變數賦值的單元格？使用%who 命令，你可以得到所有全域變數的串列：

%%time：計時魔法命令

使用該命令可以獲取所有計時資訊，只需對任意可執行代碼應用%%time 命令，你就可以得到如下輸出：

%%writefile：向檔案寫入單元格內容

在 notebook 中寫復雜函式或類，且想將其保存到專屬檔案中時，該魔法命令非常有用，只需為函式或類的單元格添加 %%writefile 前綴和想要保存到的檔案名即可：

如上所示，我們可以將創建的函式保存到 utils.py 檔案中，然后就可以隨意匯入了，在其他 notebook 中也可以這樣，只要與 utils.py 檔案屬于同一個目錄即可，

4. Jupyter 中的格式編排

這個工具很酷！Jupyter 考慮到 markdown 中存在 HTML / CSS 格式，以下是我最經常使用的功能：

藍色、時尚：

<div class="alert alert-block alert-info">
  This is <b>fancy</b>!
</div>

紅色、輕微慌張：

<div class="alert alert-block alert-danger">
  This is <b>baaaaad</b>!
</div>

綠色、平靜：

<div class="alert alert-block alert-success">
 This is <b>gooood</b>!
</div>

當你想以 Notebook 格式呈現一些發現時，這非常有用！

5. Jupyter 快捷鍵

想了解和學習鍵盤快捷鍵，你可以使用命令面板：Ctrl + Shift + P，獲取 notebook 所有功能的串列，下面選取了幾個最基礎的命令：
Esc：進入命令模式，在命令模式內，你可以使用方向鍵在 notebook 內進行導航，
在命令模式內：

• A 和 B：在當前單元格上方（Above）或下方（Below）插入新的單元格，
• M：當前單元格轉入 Markdown 狀態，
• Y：當前單元格轉入 code 狀態，
• D,D：洗掉當前單元格，
• Enter：當前單元格回到編輯模式，
  在編輯模式內：
• Shift + Tab：為你在當前單元格中鍵入的物件提供檔案字串（檔案），持續使用該快捷鍵，可回圈使用檔案模式，
• Ctrl + Shift + -：在游標所在處分割當前單元格，
• Esc + F：查找并替換代碼（不包括輸出），
• Esc + O：切換單元格輸出，

選擇多個單元格：

• Shift + Down 和 Shift + Up：選中下方或上方的單元格，
• Shift + M：合并選中單元格，

注意，選中多個單元格后，你可以批量執行洗掉/復制/剪切/粘貼/運行操作，

6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一個單元同時有多個輸出

想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于創建運行 .tail() 方法的額外代碼單元過于麻煩而不得不中途放棄，你是否有過這樣的經歷？現在不用怕了，你可以使用以下代碼行展示你想展示的輸出：

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

下圖展現了多個輸出的結果：

7. 為 Jupyter Notebook 即時創建幻燈片

使用 RISE，你可以僅通過一次按鍵將 Jupyter Notebook 即時轉變為幻燈片，而且 notebook 仍然處于活躍狀態，你可以在展示幻燈片的同時執行實時編碼！

要想使用該工具，你只需通過 conda 或 pip 安裝 RISE 即可，

conda install -c conda-forge rise

或者

pip install RISE

現在，你可以點擊新按鈕，為 notebook 創建不錯的幻燈片了：

標籤：Python

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