本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：

 

Pandas Profiling

 

使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据

 

IPython 魔术命令

 

Jupyter 中的格式编排

 

Jupyter 快捷键

 

在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出

 

为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片

 

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。

 

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：

 

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：

 

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

 

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？

 

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。

 

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！

 

对该函数使用%debug 命令。

 

让调试器告诉我们 x 和 type(x) 的值。

 

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。

 

在命令模式内：

 

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。

 

在编辑模式内：

 

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 InteractiveShell

 

InteractiveShell.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：