7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路
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本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：
1. Pandas Profiling 该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：
使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。 本文不再详述这一工具，如欲了解更多，请阅读： https://towardsdatascience.com/exploring-your-data-with-just-1-line-of-python-4b35ce21a82d 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是说，你只需调用 .plot() 方法，即可快速绘制简单的 pd.DataFrame 或 pd.Series：
有点无聊? 这已经很好了，不过是否可以绘制一个交互式、可缩放、可扩展的全景图呢?是时候让 Cufflinks* *出马了!(Cufflinks 基于 Plotly 做了进一步的包装。) 在环境中安装 Cufflinks，只需在终端中运行! pip install cufflinks --upgrade 即可。查看下图：
效果好多了! 注意，上图唯一改变的是 Cufflinks cf.go_offline() 的导入和设置，它将 .plot() 方法变为 .iplot()。 其他方法如 .scatter_matrix() 也可以提供非常棒的可视化结果：
需要做大量数据可视化工作的朋友，可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档，发现更多方法。
3. IPython 魔术命令 IPython 的「魔术」是 IPython 基于 Python 标准语法的一系列提升。魔术命令包括两种方法：行魔术命令(line magics)：以 % 为前缀，在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics)：以 %% 为前缀，在多个输入行上运行。下面列举了 IPython 魔术命令提供的一些有用功能： (1) %lsmagic：找出全部命令 如果你只记得一个魔术命令，那必须得是这一个。执行 %lsmagic 命令将提供所有可用魔术命令的列表：
(2) %debug：交互式 debug 这可能是我最常使用的魔术命令了。 大部分数据科学家都遇到过这种情况：执行的代码块一直 break，你绝望地写了 20 个 print() 语句，想输出每个变量的内容。然后，当你最终修复问题后，你还得返回并再次删除所有 print() 语句。 不过以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 命令，即可执行想要运行的任意代码部分：
上图中发生了什么?
这对于更复杂的函数非常有用。 (3) %store：在 notebook 之间传递变量 这个命令也很酷。假设你花了一些时间清洗 notebook 中的数据，现在你想在另一个 notebook 中测试一些功能，那么你是在同一个 notebook 中实现该功能，还是保存数据并在另一个 notebook 中加载数据呢?使用%store 命令后，这些操作都不需要!该命令将存储变量，你可以在其他任意 notebook 中检索该变量：
%who：列出所有全局变量。 你是否遇到过，为变量赋值后却忘记变量名的情况?或者不小心删掉了负责为变量赋值的单元格?使用%who 命令，你可以得到所有全局变量的列表：
%%time：计时魔法命令 使用该命令可以获取所有计时信息。只需对任意可执行代码应用%%time 命令，你就可以得到如下输出：
%%writefile：向文件写入单元格内容 （编辑：辽源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
