7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路

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.PandasProfiling

2.使用Cufflinks和Plotly绘制Pandas数据

3.IPython魔术命令

4.Jupyter中的格式编排

5.Jupyter快捷键

6.在Jupyter(或IPython)中使一个单元同时有多个输出

7.为JupyterNotebook即时创建幻灯片

1.PandasProfiling

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PandasProfiling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!pipinstallcufflinks--upgrade即可。查看下图：

效果好多了!

注意，上图唯一改变的是Cufflinkscf.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。

Cufflinks文档：https：//plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/

Plotly文档：https：//plot.ly/

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(linemagics)：以%为前缀，在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cellmagics)：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：

%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：

%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?

我们有一个函数，它以列表为输入，并对所有的偶数取平方值。

我们运行函数，但是出了些问题。但是我们并不知道怎么回事!

对该函数使用%debug命令。

让调试器告诉我们x和type(x)的值。

问题显而易见：我们把''6''作为字符串输入到函数中了!

这对于更复杂的函数非常有用。

%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：

%store[variable]存储变量。

%store-r[variable]读取/检索存储变量。

%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

在notebook中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用。只需为函数或类的单元格添加%%writefile前缀和想要保存到的文件名即可：

如上所示，我们可以将创建的函数保存到utils.py文件中，然后就可以随意导入了。在其他notebook中也可以这样，只要与utils.py文件属于同一个目录即可。

4.Jupyter中的格式编排

这个工具很酷!Jupyter考虑到markdown中存在HTML/CSS格式。以下是我最经常使用的功能：

蓝色、时尚：

<div >Thisis<b>fancy</b>!</div>

红色、轻微慌张：

<div >Thisis<b>baaaaad</b>!</div>

绿色、平静：

<div >Thisis<b>gooood</b>!</div>

下图展示了它们的运行过程：

fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"

condainstall-cconda-forgerise

pipinstallRISE