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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

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如何提升數(shù)據(jù)分析能力?Peter Nistrup 根據(jù)自身經(jīng)驗列出了7個有用工具。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。

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:

  • Pandas Profiling
  • 使用 Cufflinks 和 Plotly 繪制 Pandas 數(shù)據(jù)
  • IPython 魔術(shù)命令
  • Jupyter 中的格式編排
  • Jupyter 快捷鍵
  • 在 Jupyter(或 IPython)中使一個單元同時有多個輸出
  • 為 Jupyter Notebook 即時創(chuàng)建幻燈片

1. Pandas Profiling

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(dǎo)入 Pandas Profiling 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(xué)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(kuò)展的全景圖呢?是時候讓 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,只需在終端中運行! pip install cufflinks --upgrade 即可。查看下圖:

效果好多了!

注意,上圖唯一改變的是 Cufflinks cf.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)語法的一系列提升。魔術(shù)命令包括兩種方法:行魔術(shù)命令(line magics):以 % 為前綴,在單個輸入行上運行;單元格魔術(shù)命令(cell magics):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:

(1) %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:

(2) %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(dāng)你最終修復(fù)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(fù)雜的函數(shù)非常有用。

(3) %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(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(yīng)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(fù)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(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(lán)色、時尚:

  1. <div class="alert alert-block alert-info">  
  2.   This is <b>fancy</b>
  3. </div> 

 

紅色、輕微慌張:

  1. <div class="alert alert-block alert-danger">  
  2.   This is <b>baaaaad</b>
  3. </div> 

 

綠色、平靜:

  1. <div class="alert alert-block alert-success"> 
  2.  This is <b>gooood</b>
  3. </div> 

 

下圖展示了它們的運行過程:

 

當(dāng)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(xué)習(xí)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(jìn)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(jìn)行導(dǎo)航。

在命令模式內(nèi):

  • A 和 B:在當(dāng)前單元格上方(Above)或下方(Below)插入新的單元格。
  • M:當(dāng)前單元格轉(zhuǎn)入 Markdown 狀態(tài)。
  • Y:當(dāng)前單元格轉(zhuǎn)入 code 狀態(tài)。
  • D,D:刪除當(dāng)前單元格。
  • Enter:當(dāng)前單元格回到編輯模式。

在編輯模式內(nèi):

  • Shift + Tab:為你在當(dāng)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(biāo)所在處分割當(dāng)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(fù)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 pandas DataFrame 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:

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

下圖展現(xiàn)了多個輸出的結(jié)果:

7. 為 Jupyter Notebook 即時創(chuàng)建幻燈片

使用 RISE,你可以僅通過一次按鍵將 Jupyter Notebook 即時轉(zhuǎn)變?yōu)榛脽羝6?notebook 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。

  1. conda install -c conda-forge rise 

或者

  1. pip install RISE 

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

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)“機(jī)器之心”的原創(chuàng)譯文,微信公眾號“機(jī)器之心( id: almosthuman2014)”】 

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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