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本文枚举了一些提升或加速一样平常数据剖析事情的技巧，包罗：
1. Pandas Profiling
2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据
3. IPython 魔术下令
4. Jupyter 中的名堂编排
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 Jupyter Notebook 即时建设幻灯片
1. Pandas Profiling
该工具效果显着。下图展示了挪用 df.profile_report() 这一简朴要领的效果：
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，如欲相识更多，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
「履历富厚的」数据科学家或数据剖析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是说，你只需挪用 .plot() 要领，即可快速绘制简朴的 pd.DataFrame 或 pd.Series：
有点无聊?
这已经很好了，不外是否可以绘制一个交互式、可缩放、可扩展的全景图呢?是时间让 Cufflinks* *出马了!(Cufflinks 基于 Plotly 做了进一步的包装。)
在情形中安装 Cufflinks，只需在终端中运行! pip install cufflinks --upgrade 即可。审查下图：
效果许多几何了!
注重，上图*****改变的是 Cufflinks cf.go_offline() 的导入和设置，它将 .plot() 要领变为 .iplot()。
其他要领如 .scatter_matrix() 也可以提供很是棒的可视化效果：
需要做大量数据可视化事情的朋侪，可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档，发现更多要领。
Cufflinks 文档：https：//plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/
Plotly 文档：https：//plot.ly/
3. IPython 魔术下令
IPython 的「魔术」是 IPython 基于 Python 尺度语法的一系列提升。魔术下令包罗两种要领：行魔术下令(line magics)：以 % 为前缀，在单个输入行上运行;单元格魔术下令(cell magics)：以 %% 为前缀，在多个输入行上运行。下面枚举了 IPython 魔术下令提供的一些有用功效：
%lsmagic：找出全手下令
若是你只记得一个魔术下令，那必须得是这一个。执行 %lsmagic 下令将提供所有可用魔术下令的列表：
%debug：交互式 debug
这可能是我最常使用的魔术下令了。
大部门数据科学家都遇到过这种情形：执行的代码块一直 break，你无望地写了 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。
不外以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 下令，即可执行想要运行的恣意代码部门：
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，可是出了些问题。可是我们并不知道怎么回事!
对该函数使用%debug 下令。
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!
这对于更重大的函数很是有用。
%store：在 notebook 之间转达变量
这个下令也很酷。假设你花了一些时间洗濯 notebook 中的数据，现在你想在另一个 notebook 中测试一些功效，那么你是在统一个 notebook 中实现该功效，照旧生计数据并在另一个 notebook 中加载数据呢?使用%store 下令后，这些操作都不需要!该下令将存储变量，你可以在其他恣意 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，为变量赋值后却遗忘变量名的情形?或者不小心删掉了认真为变量赋值的单元格?使用%who 下令，你可以获得所有全局变量的列表：
%%time：计时邪术下令
使用该下令可以猎取 所有计时信息。只需对恣意可执行代码应用%%time 下令，你就可以获得如下输出：
%%writefile：向文件写入单元格内容
在 notebook 中写重大函数或类，且想将其生计到专属文件中时，该邪术下令很是有用。只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要生计到的文件名即可：
如上所示，我们可以将建设的函数生计到 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 文件属于统一个目录即可。
4. Jupyter 中的名堂编排
这个工具很酷!Jupyter 思量到 markdown 中存在 HTML / CSS 名堂。以下是我最经常使用的功效：
蓝色、时尚：
<div class="alert alert-block alert-info"> This is <b>fancy</b>!</div>
红色、稍微张皇：
<div class="alert alert-block alert-danger"> This is <b>baaaaad</b>!</div>
绿色、清静：
<div class="alert alert-block alert-success"> This is <b>gooood</b>!</div>
下图展示了它们的运行历程：
当你想以 Notebook 名堂泛起一些发现时，这很是有用!
5. Jupyter 快捷键
想相识和学习键盘快捷键，你可以使用下令面板：Ctrl + Shift + P，猎取 notebook 所有功效的列表。下面选取了几个最基础的下令：
Esc：进入下令模式。在下令模式内，你可以使用偏向键在 notebook 内举行导航。
在下令模式内：
A 和 B：在当前单元格上方(Above)或下方(Below)插入新的单元格。
M：当前单元格转入 Markdown 状态。
Y：当前单元格转入 code 状态。
D，D：删除当前单元格。
Enter：当前单元格回到编辑模式。
在编辑模式内：
Shift + Tab：为你在当前单元格中键入的工具提供文档字符串(文档)，一连使用该快捷键，可循环使用文档模式。
Ctrl + Shift + -：在光标所在处支解当前单元格。
Esc + F：查找并替换代码(不包罗输出)。
Esc + O：切换单元格输出。
选择多个单元格：
Shift + Down 和 Shift + Up：选中下方或上方的单元格。
Shift + M：合并选中单元格。
注重，选中多个单元格后，你可以批量执行删除/复制/剪切/粘贴/运行操作。
6. 在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出
想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于建设运行 .tail() 要领的稀奇代码单元过于贫困而不得不中途放弃，你是否有过这样的履历?现在不用怕了，你可以使用以下代码行展示你想展示的输出：
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
下图展现了多个输出的效果：
7. 为 Jupyter Notebook 即时建设幻灯片
使用 RISE，你可以仅通过一次按键将 Jupyter Notebook 即时转变为幻灯片。而且 notebook 仍然处于活跃状态，你可以在展示幻灯片的同时执行实时编码!
要想使用该工具，你只需通过 conda 或 pip 安装 RISE 即可。
conda install -c conda-forge rise
或者
pip install RISE
现在，你可以点击新按钮，为 notebook 建设不错的幻灯片了：
豫公网安备41018402000614号