本文列舉了一些提升或加速日常數(shù)據(jù)分析工作的技巧，包括：

1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 繪制 Pandas 數(shù)據(jù) 3. IPython 魔術(shù)命令 4. Jupyter 中的格式編排 5. Jupyter 快捷鍵 6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一個單元同時有多個輸出 7. 為 Jupyter Notebook 即時創(chuàng)建幻燈片

1. Pandas Profiling

該工具效果明顯。下圖展示了調(diào)用 df.profile_report() 這一簡單方法的結(jié)果：

使用該工具只需安裝和導(dǎo)入 Pandas Profiling 包。

本文不再詳述這一工具，如欲了解更多，請閱讀：https://towardsdatascience.com/exploring-your-data-with-just-1-line-of-python-4b35ce21a82d

2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 繪制 Pandas 數(shù)據(jù)

「經(jīng)驗豐富的」數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師大多對 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是說，你只需調(diào)用 .plot() 方法，即可快速繪制簡單的 pd.DataFrame 或 pd.Series：

有點無聊？

這已經(jīng)很好了，不過是否可以繪制一個交互式、可縮放、可擴展的全景圖呢？是時候讓 Cufflinks* *出馬了?。–ufflinks 基于 Plotly 做了進一步的包裝。）

在環(huán)境中安裝 Cufflinks，只需在終端中運行! pip install cufflinks --upgrade 即可。查看下圖：

效果好多了！

注意，上圖唯一改變的是 Cufflinks cf.go_offline() 的導(dǎo)入和設(shè)置，它將 .plot() 方法變?yōu)?.iplot()。

其他方法如 .scatter_matrix() 也可以提供非常棒的可視化結(jié)果：

需要做大量數(shù)據(jù)可視化工作的朋友，可以閱讀 Cufflinks 和 Plotly 的文檔，發(fā)現(xiàn)更多方法。

Cufflinks 文檔：https://plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/

Plotly 文檔：https://plot.ly/

3. IPython 魔術(shù)命令

IPython 的「魔術(shù)」是 IPython 基于 Python 標(biāo)準(zhǔn)語法的一系列提升。魔術(shù)命令包括兩種方法：行魔術(shù)命令（line magics）：以 % 為前綴，在單個輸入行上運行；單元格魔術(shù)命令（cell magics）：以 %% 為前綴，在多個輸入行上運行。下面列舉了 IPython 魔術(shù)命令提供的一些有用功能：

%lsmagic：找出全部命令

如果你只記得一個魔術(shù)命令，那必須得是這一個。執(zhí)行 %lsmagic 命令將提供所有可用魔術(shù)命令的列表：

%debug：交互式 debug

這可能是我最常使用的魔術(shù)命令了。

大部分數(shù)據(jù)科學(xué)家都遇到過這種情況：執(zhí)行的代碼塊一直 break，你絕望地寫了 20 個 print() 語句，想輸出每個變量的內(nèi)容。然后，當(dāng)你最終修復(fù)問題后，你還得返回并再次刪除所有 print() 語句。

不過以后再也不用這樣了。遇到問題后只需執(zhí)行 %debug 命令，即可執(zhí)行想要運行的任意代碼部分：

上圖中發(fā)生了什么？

我們有一個函數(shù)，它以列表為輸入，并對所有的偶數(shù)取平方值。

我們運行函數(shù)，但是出了些問題。但是我們并不知道怎么回事！

對該函數(shù)使用%debug 命令。

讓調(diào)試器告訴我們 x 和 type(x) 的值。

問題顯而易見：我們把 6 作為字符串輸入到函數(shù)中了！

這對于更復(fù)雜的函數(shù)非常有用。

%store：在 notebook 之間傳遞變量

這個命令也很酷。假設(shè)你花了一些時間清洗 notebook 中的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在你想在另一個 notebook 中測試一些功能，那么你是在同一個 notebook 中實現(xiàn)該功能，還是保存數(shù)據(jù)并在另一個 notebook 中加載數(shù)據(jù)呢？使用%store 命令后，這些操作都不需要！該命令將存儲變量，你可以在其他任意 notebook 中檢索該變量：

%store [variable] 存儲變量。

%store -r [variable] 讀取/檢索存儲變量。

%who：列出所有全局變量。

你是否遇到過，為變量賦值后卻忘記變量名的情況？或者不小心刪掉了負責(zé)為變量賦值的單元格？使用%who 命令，你可以得到所有全局變量的列表：

%%time：計時魔法命令

使用該命令可以獲取所有計時信息。只需對任意可執(zhí)行代碼應(yīng)用%%time 命令，你就可以得到如下輸出：

%%writefile：向文件寫入單元格內(nèi)容

在 notebook 中寫復(fù)雜函數(shù)或類，且想將其保存到專屬文件中時，該魔法命令非常有用。只需為函數(shù)或類的單元格添加 %%writefile 前綴和想要保存到的文件名即可：

如上所示，我們可以將創(chuàng)建的函數(shù)保存到 utils.py 文件中，然后就可以隨意導(dǎo)入了。在其他 notebook 中也可以這樣，只要與 utils.py 文件屬于同一個目錄即可。

4. Jupyter 中的格式編排

這個工具很酷！Jupyter 考慮到 markdown 中存在 HTML / CSS 格式。以下是我最經(jīng)常使用的功能：

藍色、時尚：

當(dāng)你想以 Notebook 格式呈現(xiàn)一些發(fā)現(xiàn)時，這非常有用！

5. Jupyter 快捷鍵

想了解和學(xué)習(xí)鍵盤快捷鍵，你可以使用命令面板：Ctrl + Shift + P，獲取 notebook 所有功能的列表。下面選取了幾個最基礎(chǔ)的命令：

Esc：進入命令模式。在命令模式內(nèi)，你可以使用方向鍵在 notebook 內(nèi)進行導(dǎo)航。

在命令模式內(nèi)：

A 和 B：在當(dāng)前單元格上方（Above）或下方（Below）插入新的單元格。

M：當(dāng)前單元格轉(zhuǎn)入 Markdown 狀態(tài)。

Y：當(dāng)前單元格轉(zhuǎn)入 code 狀態(tài)。

D,D：刪除當(dāng)前單元格。

Enter：當(dāng)前單元格回到編輯模式。

在編輯模式內(nèi)：

Shift + Tab：為你在當(dāng)前單元格中鍵入的對象提供文檔字符串（文檔），持續(xù)使用該快捷鍵，可循環(huán)使用文檔模式。

Ctrl + Shift + -：在光標(biāo)所在處分割當(dāng)前單元格。

Esc + F：查找并替換代碼（不包括輸出）。

Esc + O：切換單元格輸出。

選擇多個單元格：

Shift + Down 和 Shift + Up：選中下方或上方的單元格。

Shift + M：合并選中單元格。

注意，選中多個單元格后，你可以批量執(zhí)行刪除/復(fù)制/剪切/粘貼/運行操作。

6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一個單元同時有多個輸出

想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于創(chuàng)建運行 .tail() 方法的額外代碼單元過于麻煩而不得不中途放棄，你是否有過這樣的經(jīng)歷？現(xiàn)在不用怕了，你可以使用以下代碼行展示你想展示的輸出：

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" 下圖展現(xiàn)了多個輸出的結(jié)果：

7. 為 Jupyter Notebook 即時創(chuàng)建幻燈片

使用 RISE，你可以僅通過一次按鍵將 Jupyter Notebook 即時轉(zhuǎn)變?yōu)榛脽羝６?notebook 仍然處于活躍狀態(tài)，你可以在展示幻燈片的同時執(zhí)行實時編碼！ 要想使用該工具，你只需通過 conda 或 pip 安裝 RISE 即可。

conda install -c conda-forge rise 或者

pip install RISE

現(xiàn)在，你可以點擊新按鈕，為 notebook 創(chuàng)建不錯的幻燈片了：