Python数据分析中的实用技巧

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：

1. Pandas Profiling

2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据

3. IPython 魔术命令

4. Jupyter 中的格式编排

5. Jupyter 快捷键

6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出

7. 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。

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