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7個Python特殊技巧，助力你的數據分析工作之路
1. Pandas Profiling
df.sample(5)
df.describe()
Pandas Profiling (the fancy way)
pip install pandas_profiling
import pandas as pd
import pandas_profiling
pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/planets.csv').profile_report()
2.使用 Cufflinks 和 Plotly 繪製 Pandas 數據
「經驗豐富的」數據科學家或數據分析師大多對 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是說，你只需調用 .plot() 方法，
即可快速繪製簡單的 pd.DataFrame 或 pd.Series
這已經很好了，不過是否可以繪製一個交互式、可縮放、可擴展的全景圖呢？是時候讓 Cufflinks* *出馬了！
（Cufflinks 基於 Plotly 做了進一步的包裝。）
在環境中安裝 Cufflinks，只需在終端中運行! pip install cufflinks --upgrade 即可。
需要做大量數據可視化工作的朋友，可以閱讀 Cufflinks 和 Plotly 的文檔，發現更多方法。
Cufflinks 文檔：https://plot.ly/python/v3/ipython-notebooks/cufflinks/
Plotly 文檔：https://plot.ly/
3. IPython 魔術命令
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。以下是我最經常使用的功能：
藍色、時尚：
<div class="alert alert-block alert-info">
This is <b>fancy</b>!
</div>
紅色、輕微慌張：
<div class="alert alert-block alert-danger">
This is <b>baaaaad</b>!
</div>
綠色、平靜：
<div class="alert alert-block alert-success">
This is <b>gooood</b>!
</div>
當你想以 Notebook 格式呈現一些發現時，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的命令：
Esc：進入命令模式。在命令模式內，你可以使用方向鍵在 notebook 內進行導航。
在命令模式內：
A 和 B：在當前單元格上方（Above）或下方（Below）插入新的單元格。
M：當前單元格轉入 Markdown 狀態。
Y：當前單元格轉入 code 狀態。
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：
Shift + Tab：爲你在當前單元格中鍵入的對象提供文檔字符串（文檔），持續使用該快捷鍵，可循環使用文檔模式。
Ctrl + Shift + -：在光標所在處分割當前單元格。
Esc + F：查找並替換代碼（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：合併選中單元格。
注意，選中多個單元格後，你可以批量執行刪除/複製/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
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
7. 爲 Jupyter Notebook 即時創建幻燈片
使用 RISE，你可以僅通過一次按鍵將 Jupyter Notebook 即時轉變爲幻燈片。而且 notebook 仍然處於活躍狀態，
你可以在展示幻燈片的同時執行實時編碼！
要想使用該工具，你只需通過 conda 或 pip 安裝 RISE 即可。
pip install RISE