提升Python數據分析能力的方法
1.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
pipinstallcufflinks--upgrade
你就可以開始了。看看下面這些：
3.IPythonMagic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。
5.Jupyter快捷鍵
在訪問和學習快捷鍵時，您可以使用命令面板:Ctrl+Shift+P。這會顯示出筆記本所有功能的列表。以下是最基本的命令舉例:
Esc:這將帶你進入命令模式。在這個模式下，你可以使用箭頭鍵在筆記本上導航。
Enter:返回當前單元格的編輯模式。
更多命令可以一邊學習一遍使用。
6.Jupyter中每個單元的多個輸出
這個很棒。您是否曾經想要顯示pandasDataFrame的.head()和.tail()，但中途放棄了，因為創建額外的代碼單元來運行.tail()方法太麻煩了?不用擔心了，現在您可以使用以下代碼行顯示您想要的所有輸出：
fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"
7.立即創建一個幻燈片的Notebook
使用RISE，你可以立即把你的JupyterNotebook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：
condainstall-cconda-forgerise///OR///pipinstallRISE
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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