行使Python加快数据说明的10个简朴能力

提醒和能力，尤其是在编程规模，也许长短常有效的。偶然，一个小能力可以节减时刻和生命。一个小的快捷方法或附加组件偶然会被证明是天赐之物，并能真正提跨越产力。因此，下面是我最喜好的一些提醒和能力，我将它们以本文的情势一路行使和编译。有些也许是我们相等认识的，有些也许是新的，但我确信它们将在你下一次处理赏罚数据说明项目时派上用场。

1.说明pandas数据帧

Profiling(说明)是一个辅佐我们领略数据的进程，而Pandas Profiling就是执行这一进程的python包。这是一种对Pandas Dataframe(数据帧)举办试探性数据说明的轻盈、快速的要领。Pandas的df.describe()和df.info()函数凡是用作EDA进程的第一步。可是，它只提供了一个很是根基的数据概览，对付大型数据集的环境并没有多大辅佐。另一方面，Pandas Profiling(说明)函数行使df.profile_report()对pandas数据帧举办了扩展，以便快速举办数据说明。它用一行代码表现了许多信息，在交互式HTML陈诉中也是云云。

对付一个给定的数据集，pandas profiling(说明)包管帐算以下统计数据:

Pandas Profiling 包计较出的统计数据.

安装

用法

我们来行使迂腐的titanic数据集来演示多成果python说明器的成果。

编者注：本文宣布一周后，Pandas-Profiling宣布了一个重大的进级版本——2.0.0。语法产生了一些变革，究竟上，它的成果已经包括在pandas自己中了，而且陈诉也变得越发全面。下面是最新的用法语法:

Usage

要在 Jupyter notebook中表现陈诉，请运行以下代码:

你只必要这一行代码就可以在一个Jupyter notebook中表现数据说明陈诉。陈诉很是具体，包罗了须要的图表。

你也可以行使以下代码将这个陈诉输出到一个交互式HTML文件中。

查阅文档获取更多细节和例子。

2.为pandas 图表带来交互性

Pandas有一个内置的.plot()函数，它是DataFrame类的一部门。然而，行使该函数泛起的可视化结果并不具有交互性，这使得它的吸引力低落。相反，也不能解除行使pandas. datafram .plot()函数绘制图表的利便性。假如我们不必要对代码举办重大修改，就可以行使pandas绘制出像plotly那样的交互式图表，那会怎么样呢?现实上，你可以行使Cufflinks库做到这一点。

Cufflinks库团结了plotly的强盛成果和pandas的机动性，便于轻松画图。此刻我们来看看怎样安装这个库并让它在pandas中运行。

安装

用法

是时辰看看行使Titanic数据集睁开的神奇之处了。

df.iplot() 比拟 df.plot()

右边的可视化表现的是静态图表，而左边的图表是交互式的，而且越发具体，全部这些都没有对语法举办任何重大变动。

3. 一点邪术

邪术呼吁是Jupyter Notebook中的一组利便的函数，旨在办理尺度数据说明中的一些常见题目。你可以通过%lsmagic呼吁来查察全部可用的邪术呼吁。

全部可用邪术函数的列表

邪术呼吁有两种范例: line magics(行邪术)和cell magics(单位邪术)，前者以单个%字符作为前缀，并在一行输入长举办操纵;后者与两个%%前缀关联，并在多行输入长举办操纵。假如将邪术函数的选项配置为1时，不必要键入初始%就可挪用它。

我们来看看在常见的数据说明使命中也许有效的一些邪术函数:

% pastebin

%pastebin将代码上传到Pastebin并返回其url。Pastebin是一个在线内容托管处事，我们可以在个中存储纯文本，如源代码片断，然后可以将url与他人共享。究竟上，Github gist也相同于Pastebin，尽量它有版本节制。

我们假设有一个包括以下内容的python剧本file.py:

在Jupyter Notebook中行使%pastebin天生一个pastebin的url地点.

%matplotlib notebook

（编辑：河北网）

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