Python中如何提升数据分析能力

这篇文章给大家介绍Python中如何提升数据分析能力,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

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1.Pandas 分析包

这个工具的好处是显而易见的。下面的动画是调用简单方法df.profile_report()的结果,看看自己的结果报告:

使用这个工具很简单,只需安装和导入pandas分析包。

2. 使用Cufflinks和Plotly绘图

我们中的大多数人都是所谓的“有经验的”数据科学家或数据分析师,他们会非常熟悉matplotlib和pandas之间的集成。也就是你可以快速画出一个简单pd的图。DataFrame或pd。通过简单调用.plot()方法,可以得到以下结果:

现在这一切都很好,但如何实现交互,可平移,可缩放,可缩放的图形呢?我们可以用Cufflinks

要在您的环境中安装Cufflinks,只需运行

pip install cufflinks --upgrade

你就可以开始了。看看下面这些:

3. IPython Magic命令

IPython的“Magic”基本上是IPython在标准Python语法之上的一系列增强。Magic命令有两种类型:行Magic,用一个%前缀表示,对一行输入进行操作;单元Magic,用两个%%前缀表示,对多行输入进行操作。下面是“magic”提供的一些有用的功能:

  • %lsmagic:找到全部

  • %debug:交互式调试

  • %store:在notebook之间传递变量。

  • %who:列出全局作用域的所有变量。

  • %%time: 时间魔法,获取所有时间信息

  • %%writefile:将单元格内容写入文件。

4. 奇特的Jupyter格式

这个超级酷!基本上,Jupyter允许一些HTML / CSS格式的标记单元格。

蓝色风格:

     This is fancy

红色风格:

     This is baaaaad

绿色风格:

     This is gooood

可以看一看效果如何:

5. Jupyter快捷键

在访问和学习快捷键时,您可以使用命令面板:Ctrl + Shift + P。这会显示出笔记本所有功能的列表。以下是最基本的命令举例:

Esc:这将带你进入命令模式。在这个模式下,你可以使用箭头键在笔记本上导航。

6. Jupyter中每个单元的多个输出

这个很棒。您是否曾经想要显示pandas DataFrame的.head()和.tail(),但中途放弃了,因为创建额外的代码单元来运行.tail()方法太麻烦了?不用担心了,现在您可以使用以下代码行显示您想要的所有输出:

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

现在你看,多重输出的力量:

7. 立即创建一个幻灯片的Notebook

使用RISE,你可以立即把你的Jupyter Notebook变成幻灯片与一个单一的按键。最好的是,Notebook仍然是活动的,所以您可以执行现场编码的同时呈现!

要使用这个出色的工具,简单安装RISE或通过conda或pip取决于您的环境:

conda install -c conda-forge rise/// OR ///pip install RISE

现在,你可以从你的Notebook上创建有趣的幻灯片,只需点击新建按钮:

关于Python中如何提升数据分析能力就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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