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7個Python特殊技巧,助力你的數(shù)據(jù)分析工作之路

2021-11-04    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

本文列舉了一些提升或加速日常數(shù)據(jù)分析工作的技巧,包括:

1.PandasProfiling

2.使用Cufflinks和Plotly繪制Pandas數(shù)據(jù)

3.IPython魔術(shù)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JupyterNotebook即時創(chuàng)建幻燈片

1.PandasProfiling

該工具效果明顯。下圖展示了調(diào)用df.profile_report()這一簡單方法的結(jié)果:

使用該工具只需安裝和導入PandasProfiling包。

本文不再詳述這一工具,如欲了解更多,請閱讀:

https://towardsdatascience.com/exploring-your-data-with-just-1-line-of-python-4b35ce21a82d

2.使用Cufflinks和Plotly繪制Pandas數(shù)據(jù)

「經(jīng)驗豐富的」數(shù)據(jù)科學家或數(shù)據(jù)分析師大多對matplotlib和pandas很熟悉。也就是說,你只需調(diào)用.plot()方法,即可快速繪制簡單的pd.Dataframe或pd.Series:

有點無聊?

這已經(jīng)很好了,不過是否可以繪制一個交互式、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(huán)境中安裝Cufflinks,只需在終端中運行!pipinstallcufflinks--upgrade即可。查看下圖:

效果好多了!

注意,上圖唯一改變的是Cufflinkscf.go_offline()的導入和設(shè)置,它將.plot()方法變?yōu)?iplot()。

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

需要做大量數(shù)據(jù)可視化工作的朋友,可以閱讀Cufflinks和Plotly的文檔,發(fā)現(xiàn)更多方法。

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

Plotly文檔:https://plot.ly/

3.IPython魔術(shù)命令

IPython的「魔術(shù)」是IPython基于Python標準語法的一系列提升。魔術(shù)命令包括兩種方法:行魔術(shù)命令(linemagics):以%為前綴,在單個輸入行上運行;單元格魔術(shù)命令(cellmagics):以%%為前綴,在多個輸入行上運行。下面列舉了IPython魔術(shù)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(shù)命令,那必須得是這一個。執(zhí)行%lsmagic命令將提供所有可用魔術(shù)命令的列表:

%debug:交互式debug

這可能是我最常使用的魔術(shù)命令了。

大部分數(shù)據(jù)科學家都遇到過這種情況:執(zhí)行的代碼塊一直break,你絕望地寫了20個print()語句,想輸出每個變量的內(nèi)容。然后,當你最終修復問題后,你還得返回并再次刪除所有print()語句。

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

上圖中發(fā)生了什么?

我們有一個函數(shù),它以列表為輸入,并對所有的偶數(shù)取平方值。

我們運行函數(shù),但是出了些問題。但是我們并不知道怎么回事!

對該函數(shù)使用%debug命令。

讓調(diào)試器告訴我們x和type(x)的值。

問題顯而易見:我們把''6''作為字符串輸入到函數(shù)中了!

這對于更復雜的函數(shù)非常有用。

%store:在notebook之間傳遞變量

這個命令也很酷。假設(shè)你花了一些時間清洗notebook中的數(shù)據(jù),現(xiàn)在你想在另一個notebook中測試一些功能,那么你是在同一個notebook中實現(xiàn)該功能,還是保存數(shù)據(jù)并在另一個notebook中加載數(shù)據(jù)呢?使用%store命令后,這些操作都不需要!該命令將存儲變量,你可以在其他任意notebook中檢索該變量:

%store[variable]存儲變量。

%store-r[variable]讀取/檢索存儲變量。

%who:列出所有全局變量。

你是否遇到過,為變量賦值后卻忘記變量名的情況?或者不小心刪掉了負責為變量賦值的單元格?使用%who命令,你可以得到所有全局變量的列表:

%%time:計時魔法命令

使用該命令可以獲取所有計時信息。只需對任意可執(zhí)行代碼應用%%time命令,你就可以得到如下輸出:

%%writefile:向文件寫入單元格內(nèi)容

在notebook中寫復雜函數(shù)或類,且想將其保存到專屬文件中時,該魔法命令非常有用。只需為函數(shù)或類的單元格添加%%writefile前綴和想要保存到的文件名即可:

如上所示,我們可以將創(chuàng)建的函數(shù)保存到utils.py文件中,然后就可以隨意導入了。在其他notebook中也可以這樣,只要與utils.py文件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(jīng)常使用的功能:

藍色、時尚:

Thisisfancy!

紅色、輕微慌張:

Thisisbaaaaad!

綠色、平靜:

Thisisgooood!

下圖展示了它們的運行過程:

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當你想以Notebook格式呈現(xiàn)一些發(fā)現(xiàn)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所有功能的列表。下面選取了幾個最基礎(chǔ)的命令:

Esc:進入命令模式。在命令模式內(nèi),你可以使用方向鍵在notebook內(nèi)進行導航。

在命令模式內(nèi):

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(zhuǎn)入Markdown狀態(tài)。

Y:當前單元格轉(zhuǎn)入code狀態(tài)。

D,D:刪除當前單元格。

Enter:當前單元格回到編輯模式。

在編輯模式內(nèi):

Shift+Tab:為你在當前單元格中鍵入的對象提供文檔字符串(文檔),持續(xù)使用該快捷鍵,可循環(huán)使用文檔模式。

Ctrl+Shift+-:在光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(zhí)行刪除/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pandasDataframe的.head()和.tail(),但由于創(chuàng)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(jīng)歷?現(xiàn)在不用怕了,你可以使用以下代碼行展示你想展示的輸出:

fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"

下圖展現(xiàn)了多個輸出的結(jié)果:

7.為JupyterNotebook即時創(chuàng)建幻燈片

使用RISE,你可以僅通過一次按鍵將JupyterNotebook即時轉(zhuǎn)變?yōu)榛脽羝6襫otebook仍然處于活躍狀態(tài),你可以在展示幻燈片的同時執(zhí)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。

condainstall-cconda-forgerise

或者

pipinstallRISE

現(xiàn)在,你可以點擊新按鈕,為notebook創(chuàng)建不錯的幻燈片了:


本文名稱:7個Python特殊技巧,助力你的數(shù)據(jù)分析工作之路
新聞來源:http://www.js-pz168.com/news/134343.html

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