加快数据说明，这10个小能力好用到哭

划重点!!!本文罗列了一些行使Python和Jupyter Notebook的能力，接头了怎样轻松说明数据以及怎样举办名目化编码、输出和调试等操纵。

在编程规模，偶然一个小能力就能节减大量时刻，乃至能起到救命的结果。这些“必杀技”每每能在将来的数据说明中施展重大浸染。

1. 说明Pandas数据框架

Profiling(说明)是一个辅佐领略数据的进程，Pandas Profiling(数据预览说明)作为一个python器材包，就是用来辅佐领略数据的。该器材可以或许简朴快速地对熊猫数据框架举办试探性数据说明。pandas df.describe()和df.info()functions凡是是EDA进程的第一步。然而，这个步调只提供一个根基的数据预览，对大型数据集辅佐不大。其它，Pandas Profiling成果行使df.profile_report()扩展了熊猫数据框架，可以快速举办数据说明。该成果仅用一行代码就可以表现许多信息，这也可以应用在交互式的HTML陈诉中。

对付给定命据集，数据预览说明包会处理赏罚以下数据：

Pandas Profiling器材包计较的统计数据

安装

pip install pandas-profiling 
or 
conda install -c anaconda pandas-profiling 

行使

用迂腐的大数据集来演示python profiler的成果。

#importing the necessary packages 
import pandas as pd 
import pandas_profiling 
# Depreciated: pre 2.0.0 version 
df = pd.read_csv('titanic/train.csv') 
pandas_profiling.ProfileReport(df) 

最近，Pandas-Profiling宣布了一个重要的2.0.0进级版本。究竟上，该版本对语法作了一点改变，这个成果也已经包括在熊猫数据框架中了，陈诉也变得越发全面。以下是最新的语法用法：

行使

要在Jupyter条记本中表现陈诉，并运行：

#Pandas-Profiling 2.0.0 
df.profile_report() 

这一行代码就是用户在Jupyter条记本中表现数据说明陈诉所需的所有内容。表现的陈诉很是具体，须要时还包罗图表。

通过下列代码用户还可以将该陈诉导出到交互式HTML文件中：

profile = df.profile_report(title='Pandas Profiling Report') 
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") 

更多具体信息和示例：https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/

2. 加强Pandas plots的互动性

Pandas有一个内置的 .plot() 成果，是数据框架类的一部门。然而，该成果不尽人意的处地址于泛起的可视化不是交互式的。相反，用pandas.DataFrame.plot()成果绘制图表就很轻易。假如差池代码做重大修改，可以绘制出像熊猫图表一样的交互式图表吗?谜底是可以的，Cufflinks库可以或许辅佐做到这一点。

Cufflinks库将plotly的成果与Pandas的机动性团结起来，使画图简朴化。此刻就来看看怎样安装这个库，并让它在pandas上运行。

安装

pip install plotly # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks 
pip install cufflinks 

行使

#importing Pandas  
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) 

此刻来看看大数据集的魔力

df.iplot() 

df.iplot() 与 df.plot() 

右边的可视化表现的是静态图表，而左边则是交互式图表，更为具体。这些图表在语法上都没有作出重大改变。

更多示例：https://github.com/santosjorge/cufflinks/blob/master/Cufflinks%20Tutorial%20-%20Pandas%20Like.ipynb

3. 少许邪术

邪术呼吁(Magic commands)是Jupyter条记本中的一组便捷成果，旨在办理尺度数据说明中的一些常见题目。在 %lsmagic的辅佐下，用户可以看到全部可用的邪术成果。

全部可用邪术成果的清单

邪术呼吁有两种：行邪术，即以单个%字符为前缀，在单行输入上操纵;单位格邪术，即以%%为前缀，在多行输入上操纵。假如配置为1，则无需键入初始%即可挪用把戏成果。

一路来看看两种邪术呼吁在常见数据说明使命中的应用：

• % pastebin

%pastebin将代码上传到Pastebin并返回url地点。Pastebin属于在线内容托管处事，在这里，用户可以存储如源代码片断等纯文本，然后与他人共享网址。究竟上，Github的要点也相同于pastebin，尽量存在版权限定。

（编辑：河北网）

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