關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析的小技巧

小編給大家分享一下關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析的小技巧，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這邊文章給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去學(xué)習(xí)方法吧！

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一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領(lǐng)域。有時候使用一點點黑客技術(shù)，既可以節(jié)省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，并且可以成為真正的生產(chǎn)力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數(shù)據(jù)分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數(shù)據(jù)的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)進行探索性數(shù)據(jù)分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數(shù)可以實現(xiàn)EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數(shù)據(jù)非常基本的概述，對于大型數(shù)據(jù)集沒有太大幫助。而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對于給定的數(shù)據(jù)集，Pandas中的profiling包計算了以下統(tǒng)計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統(tǒng)計信息包括直方圖、眾數(shù)、相關(guān)系數(shù)、分位數(shù)、描述統(tǒng)計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

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

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數(shù)據(jù)集來演示多功能Python分析器的結(jié)果。

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

一行代碼就能實現(xiàn)在Jupyter Notebook中顯示完整的數(shù)據(jù)分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導(dǎo)出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas實現(xiàn)交互式作圖

Pandas有一個內(nèi)置的.plot（）函數(shù)作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現(xiàn)的可視化不是交互式的，這使得它沒那么吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數(shù)繪制圖表也不能實現(xiàn)交互。如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制交互式圖表怎么辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現(xiàn)。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結(jié)合在一起，非常便于繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

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

用法

#importing Pandas  
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode 
import cufflinks as cfimport plotly.offline 
cf.go_offline() 
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數(shù)據(jù)集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側(cè)的可視化顯示了靜態(tài)圖表，而左側(cè)圖表是交互式的，更詳細，并且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設(shè)置為1，則不用鍵入%即可調(diào)用Magic函數(shù)。

接下來看一些在常見數(shù)據(jù)分析任務(wù)中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin并返回url。Pastebin是一個在線內(nèi)容托管服務(wù)，可以存儲純文本，如源代碼片段，然后通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內(nèi)容的python腳本，并試著運行看看結(jié)果。

#file.py
def foo(x):     
return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數(shù)用于在Jupyter notebook中呈現(xiàn)靜態(tài)matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調(diào)整大小的繪圖。但記得這個函數(shù)要在導(dǎo)入matplotlib庫之前調(diào)用。

%run

用％run函數(shù)在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py
%%writefile

%% writefile是將單元格內(nèi)容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件并保存在當(dāng)前目錄中。

%%latex

%%latex函數(shù)將單元格內(nèi)容以LaTeX形式呈現(xiàn)。此函數(shù)對于在單元格中編寫數(shù)學(xué)公式和方程很有用。

查找并解決錯誤

交互式調(diào)試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現(xiàn)異常，請在新行中鍵入％debug并運行它。這將打開一個交互式調(diào)試環(huán)境，它能直接定位到發(fā)生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，并在此處執(zhí)行操作。退出調(diào)試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，pprint是首選。它在打印字典數(shù)據(jù)或JSON數(shù)據(jù)時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內(nèi)容或其他需要突出的內(nèi)容。注釋的顏色取決于指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

<div class="alert alert-block alert-info"> 
<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.  
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
</div>

黃色警示框：警告

<div class="alert alert-block alert-warning"> 
<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
 </div>

綠色警示框：成功

<div class="alert alert-block alert-success"> 
Use green box>
</div>

紅色警示框：高危

<div class="alert alert-block alert-danger">
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc. 
</div>

打印單元格所有代碼的輸出結(jié)果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5   
      11+6
Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最后一個輸出，而對于其他輸出，我們需要添加print()函數(shù)。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼后所有的輸出結(jié)果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5  
      11+6
      12+7
Out [1]: 15 
Out [1]: 17 
Out [1]: 19

恢復(fù)原始設(shè)置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優(yōu)勢。接下來看看結(jié)果如何。

首先，即使程序結(jié)束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數(shù)的正確性。

其次，我們可以輕松地調(diào)用python調(diào)試器，因為我們?nèi)匀辉诮忉屍髦校?/p>

import pdb
pdb.pm()

這能定位異常發(fā)生的位置，然后我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復(fù)難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內(nèi)容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復(fù)它。

如果需要恢復(fù)整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。

以上是關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析的小技巧的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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