數(shù)據(jù)分析不僅是數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學家的必備技能之一，也是日常工作中進行業(yè)務分析的不可或缺的環(huán)節(jié)。

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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。有時候使用一點點技術，既可以節(jié)省時間，還可能為項目添彩。

小編在本章節(jié)介紹幾種非常受益的方法，后續(xù)章節(jié)會逐一介紹其他技巧，如有興趣，歡迎關注，有疑問可以留言。

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)初步的數(shù)據(jù)分析。但是它們只提供了對數(shù)據(jù)非常基本的概述，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。

用法

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(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。

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。下面就來看使用Cufflinks庫的方法。

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)

df.iplot()

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。

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)。

%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。

%run

用％run函數(shù)在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內(nèi)容寫入文件中。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python能做哪些单机游戏好玩_【单机游戏】可以快速用Python进行数据分析的几个小技巧_玩得好游戏攻略...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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