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大數(shù)據(jù)文摘出品

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來源:towardsdatascience
編譯:小七、蔣寶尚
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(jìn)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。
1. 安裝
用pip安裝或者用conda安裝。
- pip install pandas-profiling
- conda install -c anaconda pandas-profiling
2. 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(xì),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(jìn)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(qiáng)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。
1. 安裝
- pip install plotly
- # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
- pip install cufflinks
2. 用法
- #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)
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(xì),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:
1. % 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。
2. %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。
3. %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。
4. %%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。
1. 藍(lán)色警示框:信息提示
- Tip: Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
- If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
2. 黃色警示框:警告
- Example: Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
3. 綠色警示框:成功
- Use green box only when necessary like to display links to related content.
4. 紅色警示框:高危
- It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
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。
結(jié)論
在本文中,我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用,能讓你有所收獲,從而實現(xiàn)輕松編碼!
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https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b
【本文是專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)文章,微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】
本文題目:10個可以快速用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的小技巧
網(wǎng)頁路徑:http://fisionsoft.com.cn/article/ccedegj.html


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