7大 Python 特殊技巧提升数据分析能力

点击上方Python知识圈,选择设为星标

回复1024获取Python资料

选自TowardsDataScience

作者:Perter Nistrup
机器之心编译
参与:魔王

阅读文本大概需要 5 分钟。

pk哥寄语:不要小瞧一些小技巧,有些能会让你相见恨晚,后悔自己没有早点了解这个技巧,反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧,欢迎在留言区分享出来。

本文是 Peter Nistrup 根据自己的日常数据分析工作的经验,总结出 7 个提升数据分析效率的技巧。

1. Pandas Profiling


该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果:

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,如欲了解更多,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

「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是说,你只需调用 .plot() 方法,即可快速绘制简单的 pd.DataFrame 或 pd.Series:

有点无聊?

这已经很好了,不过是否可以绘制一个交互式、可缩放、可扩展的全景图呢?是时候让 Cufflinks* *出马了!(Cufflinks 基于 Plotly 做了进一步的包装。
在环境中安装 Cufflinks,只需在终端中运行! pip install cufflinks --upgrade 即可。查看下图:
效果好多了!
注意,上图唯一改变的是 Cufflinks cf.go_offline() 的导入和设置,它将 .plot() 方法变为 .iplot()。
其他方法如 .scatter_matrix() 也可以提供非常棒的可视化结果:


需要做大量数据可视化工作的朋友,可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档,发现更多方法。

  • Cufflinks 文档:https://plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/

  • Plotly 文档:https://plot.ly/

3. IPython 魔术命令

IPython 的「魔术」是 IPython 基于 Python 标准语法的一系列提升。魔术命令包括两种方法:行魔术命令(line magics):以 % 为前缀,在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics):以 %% 为前缀,在多个输入行上运行。下面列举了 IPython 魔术命令提供的一些有用功能:
%lsmagic:找出全部命令
如果你只记得一个魔术命令,那必须得是这一个。执行 %lsmagic 命令将提供所有可用魔术命令的列表:

%debug:交互式 debug
这可能是我最常使用的魔术命令了。
大部分数据科学家都遇到过这种情况:执行的代码块一直 break,你绝望地写了 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。
不过以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 命令,即可执行想要运行的任意代码部分:

上图中发生了什么?
  1. 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。

  2. 我们运行函数,但是出了些问题。但是我们并不知道怎么回事!

  3. 对该函数使用%debug 命令。

  4. 让调试器告诉我们 x 和 type(x) 的值。

  5. 问题显而易见:我们把'6'作为字符串输入到函数中了!

这对于更复杂的函数非常有用。
%store:在 notebook 之间传递变量
这个命令也很酷。假设你花了一些时间清洗 notebook 中的数据,现在你想在另一个 notebook 中测试一些功能,那么你是在同一个 notebook 中实现该功能,还是保存数据并在另一个 notebook 中加载数据呢?使用%store 命令后,这些操作都不需要!该命令将存储变量,你可以在其他任意 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,为变量赋值后却忘记变量名的情况?或者不小心删掉了负责为变量赋值的单元格?使用%who 命令,你可以得到所有全局变量的列表:


%%time:计时魔法命令
使用该命令可以获取所有计时信息。只需对任意可执行代码应用%%time 命令,你就可以得到如下输出:

%%writefile:向文件写入单元格内容
在 notebook 中写复杂函数或类,且想将其保存到专属文件中时,该魔法命令非常有用。只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可:

如上所示,我们可以将创建的函数保存到 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 文件属于同一个目录即可。

4. Jupyter 中的格式编排

这个工具很酷!Jupyter 考虑到 markdown 中存在 HTML / CSS 格式。以下是我最经常使用的功能:
蓝色、时尚
<div class="alert alert-block alert-info">   This is <b>fancy</b>!</div>
红色、轻微慌张
<div class="alert alert-block alert-danger">   This is <b>baaaaad</b>!</div>

绿色、平静
<div class="alert alert-block alert-success"> This is <b>gooood</b>!</div>

下图展示了它们的运行过程:


当你想以 Notebook 格式呈现一些发现时,这非常有用!

5. Jupyter 快捷键

想了解和学习键盘快捷键,你可以使用命令面板:Ctrl + Shift + P,获取 notebook 所有功能的列表。下面选取了几个最基础的命令:
  • Esc:进入命令模式在命令模式内,你可以使用方向键在 notebook 内进行导航。

命令模式内:
  • 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。

编辑模式内:
  • Shift + Tab:为你在当前单元格中键入的对象提供文档字符串(文档),持续使用该快捷键,可循环使用文档模式。

  • Ctrl + Shift + -:在光标所在处分割当前单元格。

  • Esc + F:查找并替换代码(不包括输出)。

  • 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。

注意,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(),但由于创建运行 .tail() 方法的额外代码单元过于麻烦而不得不中途放弃,你是否有过这样的经历?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结果:

7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片

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 创建不错的幻灯片了:


留言打卡 DAY 42

今日的留言话题是:你有哪些相见恨晚的Python小技巧?或者,后悔没早点掌握的小技巧或者知识点?关于留言打卡的规则可以参考 留言打卡送福利 (点击链接查看详细打卡规则),请按照 暱称+天数(请以自己实际打卡的天数为准,如day1 or day2 or day3)+ 留言内容(不少于15字)的方式留言。

Python知识圈公众号的交流群已经建立,群里可以领取 Python 和人工智能学习资料,大学可以一起学习交流,效率更高,如果是想发推文、广告、砍价小程序的敬请绕道一定记得备注「交流学习」,我会尽快通过好友申请哦!通过好友后私聊我「学习资料」或者「进群」都可以。

扫码添加,备注:交流学习

往期推荐
01

你相信逛B站也能学编程吗?Python爬虫B站视频

02

用Python每天自动给女朋友免费发短信

03

入门 | 32个常用 Python 实现


分享给你的朋友

点个在看

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章