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(gè)單元同時(shí)有多個(gè)輸出

7.為JupyterNotebook即時(shí)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(jiǎn)單方法的結(jié)果：

使用該工具只需安裝和導(dǎo)入PandasProfiling包。

本文不再詳述這一工具，如欲了解更多，請(qǐng)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(yàn)豐富的」數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師大多對(duì)matplotlib和pandas很熟悉。也就是說(shuō)，你只需調(diào)用.plot()方法，即可快速繪制簡(jiǎn)單的pd.Dataframe或pd.Series：

有點(diǎn)無(wú)聊?

這已經(jīng)很好了，不過(guò)是否可以繪制一個(gè)交互式、可縮放、可擴(kuò)展的全景圖呢?是時(shí)候讓Cufflinks**出馬了!(Cufflinks基于Plotly做了進(jìn)一步的包裝。)

在環(huán)境中安裝Cufflinks，只需在終端中運(yùn)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(dǎo)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(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)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(gè)輸入行上運(yùn)行;單元格魔術(shù)命令(cellmagics)：以%%為前綴，在多個(gè)輸入行上運(yùn)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(gè)魔術(shù)命令，那必須得是這一個(gè)。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?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家都遇到過(guò)這種情況：執(zhí)行的代碼塊一直break，你絕望地寫(xiě)了20個(gè)print()語(yǔ)句，想輸出每個(gè)變量的內(nèi)容。然后，當(dāng)你最終修復(fù)問(wèn)題后，你還得返回并再次刪除所有print()語(yǔ)句。

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

上圖中發(fā)生了什么?

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

我們運(yùn)行函數(shù)，但是出了些問(wèn)題。但是我們并不知道怎么回事!

對(duì)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(wèn)題顯而易見(jiàn)：我們把''6''作為字符串輸入到函數(shù)中了!

這對(duì)于更復(fù)雜的函數(shù)非常有用。

%store：在notebook之間傳遞變量

這個(gè)命令也很酷。假設(shè)你花了一些時(shí)間清洗notebook中的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在你想在另一個(gè)notebook中測(cè)試一些功能，那么你是在同一個(gè)notebook中實(shí)現(xiàn)該功能，還是保存數(shù)據(jù)并在另一個(gè)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(chǔ)變量，你可以在其他任意notebook中檢索該變量：

%store[variable]存儲(chǔ)變量。

%store-r[variable]讀取/檢索存儲(chǔ)變量。

%who：列出所有全局變量。

你是否遇到過(guò)，為變量賦值后卻忘記變量名的情況?或者不小心刪掉了負(fù)責(zé)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(jì)時(shí)魔法命令

使用該命令可以獲取所有計(jì)時(shí)信息。只需對(duì)任意可執(zhí)行代碼應(yīng)用%%time命令，你就可以得到如下輸出：

%%writefile：向文件寫(xiě)入單元格內(nèi)容

在notebook中寫(xiě)復(fù)雜函數(shù)或類(lèi)，且想將其保存到專(zhuān)屬文件中時(shí)，該魔法命令非常有用。只需為函數(shù)或類(lèi)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(dǎo)入了。在其他notebook中也可以這樣，只要與utils.py文件屬于同一個(gè)目錄即可。

4.Jupyter中的格式編排

這個(gè)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(lán)色、時(shí)尚：

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

紅色、輕微慌張：

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

綠色、平靜：

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

下圖展示了它們的運(yùn)行過(guò)程：

fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"

condainstall-cconda-forgerise

pipinstallRISE