快速提升Python數據分析能力的七個神奇方法
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前言
使用Python進行數據分析是一件專業領域的事情，所以要想強化數據分析的技能，需要大家不斷練習。同時，我們也需要向有經驗的數據分析師學習他們的專業技巧。這篇文章我們介紹來自數據分析大師分享的七個可以提升分析能力的方法。
本文引用地址：http://www.czjhyjcfj.com/article/202007/416263.htm1.Pandas 分析包
這個工具的好處是顯而易見的。下面的動畫是調用簡單方法df.profile_report()的結果，看看自己的結果報告:
使用這個工具很簡單，只需安裝和導入pandas分析包。
2.使用Cufflinks和Plotly繪圖
我們中的大多數人都是所謂的“有經驗的”數據科學家或數據分析師，他們會非常熟悉matplotlib和pandas之間的集成。也就是你可以快速畫出一個簡單pd的圖。DataFrame或pd。通過簡單調用.plot()方法，可以得到以下結果:
現在這一切都很好，但如何實現交互，可平移，可縮放，可縮放的圖形呢?我們可以用Cufflinks
要在您的環境中安裝Cufflinks，只需運行
你就可以開始了。看看下面這些:
3.IPython Magic命令
IPython的“Magic”基本上是IPython在標準Python語法之上的一系列增強。Magic命令有兩種類型:行Magic，用一個%前綴表示，對一行輸入進行操作;單元Magic，用兩個%%前綴表示，對多行輸入進行操作。下面是“magic”提供的一些有用的功能:
%lsmagic:找到全部
%debug:交互式調試
%store:在notebook之間傳遞變量。
%who：列出全局作用域的所有變量。
%%time: 時間魔法，獲取所有時間信息
%%writefile:將單元格內容寫入文件。
4.奇特的Jupyter格式
這個超級酷!基本上，Jupyter允許一些HTML / CSS格式的標記單元格。
藍色風格
<div class="alert alert-block alert-info"> This is <b>fancy</b>!</div>
紅色風格
<div class="alert alert-block alert-danger"> This is <b>baaaaad</b>!</div>
綠色風格
<div class="alert alert-block alert-success"> This is <b>gooood</b>!</div>
可以看一看效果如何：
現在你看，多重輸出的力量:
使用RISE，你可以立即把你的Jupyter Notebook變成幻燈片與一個單一的按鍵。最好的是，Notebook仍然是活動的，所以您可以執行現場編碼的同時呈現!
要使用這個出色的工具，簡單安裝RISE或通過conda或pip取決于您的環境:
conda install -c conda-forge rise/// OR ///pip install RISE
現在，你可以從你的Notebook上創建有趣的幻燈片，只需點擊新建按鈕:
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