日韩无码专区无码一级三级片|91人人爱网站中日韩无码电影|厨房大战丰满熟妇|AV高清无码在线免费观看|另类AV日韩少妇熟女|中文日本大黄一级黄色片|色情在线视频免费|亚洲成人特黄a片|黄片wwwav色图欧美|欧亚乱色一区二区三区

RELATEED CONSULTING
相關咨詢
選擇下列產(chǎn)品馬上在線溝通
服務時間：8:30-17:00
你可能遇到了下面的問題
關閉右側工具欄

新聞中心

這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
10個可以快速用Python進行數(shù)據(jù)分析的小技巧

大數(shù)據(jù)文摘出品

目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為1000+的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設、域名、虛擬空間、網(wǎng)站托管、服務器托管、企業(yè)網(wǎng)站設計、樺甸網(wǎng)站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

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(jié)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(chǎn)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(shù)據(jù)分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)的Profiling過程

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

Pandas中df.describe()和df.info()函數(shù)可以實現(xiàn)EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數(shù)據(jù)非?；镜母攀?，對于大型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集，Pandas中的profiling包計算了以下統(tǒng)計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統(tǒng)計信息包括直方圖、眾數(shù)、相關系數(shù)、分位數(shù)、描述統(tǒng)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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install pandas-profiling 
    2.   
  
  
  
  2.  conda install -c anaconda pandas-profiling 
    3.

2. 用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數(shù)據(jù)集來演示多功能Python分析器的結果。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #importing the necessary packages 
    2.   
  
  
  
  2.  import pandas as pd 
    3.   
  
  
  
  3.  import pandas_profiling 
    4.   
  
  
  
  4. df = pd.read_csv('titanic/train.csv') 
    5.   
  
  
  
  5.  pandas_profiling.ProfileReport(df) 
    6.

一行代碼就能實現(xiàn)在Jupyter Notebook中顯示完整的數(shù)據(jù)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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) 
    2.   
  
  
  
  2. profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") 
    3.

Pandas實現(xiàn)交互式作圖

Pandas有一個內(nèi)置的.plot()函數(shù)作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現(xiàn)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(shù)繪制圖表也不能實現(xiàn)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(xiàn)。

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

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install plotly 
    2.   
  
  
  
  2. # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks 
    3.   
  
  
  
  3. pip install cufflinks 
    4.

2. 用法

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #importing Pandas  
    2.   
  
  
  
  2.  import pandas as pd 
    3.   
  
  
  
  3.  #importing plotly and cufflinks in offline mode 
    4.   
  
  
  
  4.  import cufflinks as cf 
    5.   
  
  
  
  5. import plotly.offline 
    6.   
  
  
  
  6.  cf.go_offline() 
    7.   
  
  
  
  7.  cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True) 
    8.

是時候展示泰坦尼克號數(shù)據(jù)集的魔力了。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. df.iplot() 
    2.  
 
 
 

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. df.iplot() vs df.plot() 
    2.

右側的可視化顯示了靜態(tài)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(shù)據(jù)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(diào)用Magic函數(shù)。

接下來看一些在常見數(shù)據(jù)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(nèi)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(nèi)容的python腳本，并試著運行看看結果。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #file.py 
    2.   
  
  
  
  2.  def foo(x): 
    3.   
  
  
  
  3.      return x 
    4.

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

2. %matplotlib notebook

函數(shù)用于在Jupyter notebook中呈現(xiàn)靜態(tài)matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調(diào)整大小的繪圖。但記得這個函數(shù)要在導入matplotlib庫之前調(diào)用。

3. %run

用%run函數(shù)在notebook中運行一個python腳本試試。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. %run file.py 
    2.   
  
  
  
  2. %%writefile 
    3.

%% writefile是將單元格內(nèi)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(shù)將單元格內(nèi)容以LaTeX形式呈現(xiàn)。此函數(shù)對于在單元格中編寫數(shù)學公式和方程很有用。

查找并解決錯誤

交互式調(diào)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(xiàn)異常，請在新行中鍵入%debug并運行它。 這將打開一個交互式調(diào)試環(huán)境，它能直接定位到發(fā)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(zhí)行操作。退出調(diào)試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數(shù)據(jù)結構，pprint是首選。它在打印字典數(shù)據(jù)或JSON數(shù)據(jù)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(nèi)容或其他需要突出的內(nèi)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

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  
    2.   
  
  
  
  2.  Tip: Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.  
    3.   
  
  
  
  3.  If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”. 
    4.   
  
  
  
  4.  
 

2. 黃色警示框：警告

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  
    2.   
  
  
  
  2.  Example: Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas. 
    3.   
  
  
  
  3.  
 

3. 綠色警示框：成功

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  
    2.   
  
  
  
  2.  Use green box only when necessary like to display links to related content. 
    3.   
  
  
  
  3.  
 

4. 紅色警示框：高危

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1.  
    2.   
  
  
  
  2. It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.  
    3.
 

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：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In  [1]: 10+5           
    2.   
  
  
  
  2.           11+6 
    3.   
  
  
  
  3. Out [1]: 17 
    4.

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(shù)。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。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. In  [1]: 10+5           
    2.   
  
  
  
  2.           11+6 
    3.   
  
  
  
  3.           12+7 
    4.   
  
  
  
  4. Out [1]: 15 
    5.   
  
  
  
  5.  Out [1]: 17 
    6.   
  
  
  
  6.  Out [1]: 19 
    7.

恢復原始設置：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr" 
    2.

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(yōu)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(shù)的正確性。

其次，我們可以輕松地調(diào)用python調(diào)試器，因為我們?nèi)匀辉诮忉屍髦校?/p>

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import pdb 
    2.   
  
  
  
  2. pdb.pm() 
    3.

這能定位異常發(fā)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(nèi)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(xiàn)輕松編碼!

相關報道：

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

【本文是專欄機構大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)文章，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】


網(wǎng)站欄目：10個可以快速用Python進行數(shù)據(jù)分析的小技巧
本文URL：http://www.5511xx.com/article/ccedegj.html