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大數據文摘出品

來源：towardsdatascience

編譯：小七、蔣寶尚

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，并且可以成為真正的生產力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling(分析器)是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行探索性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對于大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對于給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關系數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

1. 安裝

用pip安裝或者用conda安裝。

pip install pandas-profiling 
 conda install -c anaconda pandas-profiling 

2. 用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages 
 import pandas as pd 
 import pandas_profiling 
df = pd.read_csv('titanic/train.csv') 
 pandas_profiling.ProfileReport(df) 

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) 
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") 

 

Pandas實現交互式作圖

Pandas有一個內置的.plot()函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是交互式的，這使得它沒那么吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot()函數繪制圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制交互式圖表怎么辦呢?這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便于繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

1. 安裝

pip install plotly 
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks 
pip install cufflinks 

2. 用法

#importing Pandas  
 import pandas as pd 
 #importing plotly and cufflinks in offline mode 
 import cufflinks as cf 
import plotly.offline 
 cf.go_offline() 
 cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True) 

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot() 

df.iplot() vs df.plot() 

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是交互式的，更詳細，并且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。使用命令%lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令(line magics)，以單個%字符為前綴，在單行輸入操作;單元magic命令(cell magics)，以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

1. % pastebin

%pastebin將代碼上傳到Pastebin并返回url。Pastebin是一個在線內容托管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然后通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，并試著運行看看結果。

#file.py 
 def foo(x): 
     return x 

在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一個pastebin url。

2. %matplotlib notebook

函數用于在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

3. %run

用%run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py 
%%writefile 

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件并保存在當前目錄中。

4. %%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對于在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找并解決錯誤

交互式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入%debug并運行它。 這將打開一個交互式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，并在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在打印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決于指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

1. 藍色警示框：信息提示

<div class="alert alert-block alert-info"> 
 <b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.  
 If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”. 
 </div> 

2. 黃色警示框：警告

<div class="alert alert-block alert-warning"> 
 <b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas. 
 </div> 

3. 綠色警示框：成功

<div class="alert alert-block alert-success"> 
 Use green box only when necessary like to display links to related content. 
 </div> 

4. 紅色警示框：高危

<div class="alert alert-block alert-danger"> 
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.  
</div> 

 

打印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In  [1]: 10+5           
          11+6 
Out [1]: 17 

單元格的正常屬性是只打印最后一個輸出，而對于其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼后所有的輸出結果就會一個接一個地打印出來。

In  [1]: 10+5           
          11+6 
          12+7 
Out [1]: 15 
 Out [1]: 17 
 Out [1]: 19 

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr" 

使用'i'選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數的正確性。

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其次，我們可以輕松地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb 
pdb.pm() 

這能定位異常發生的位置，然后我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格?如果答案是肯定的，那么可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現輕松編碼!

相關報道：

https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創文章，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】

     

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