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      收藏 | 10個可以快速用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的小技巧

       CDA數(shù)據(jù)分析師 2019-06-27

      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http://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?;镜母攀?,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

      pipinstall pandas-profilingcondainstall -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 packagesimport pandas as pdimport pandas_profilingdf = 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 cufflinkspip install cufflinks#importing Pandas#importing plotly and cufflinks in offline modeimport cufflinks as cfimport plotly.offlinecf.go_offlinecf.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 vsdf.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:

      % 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.pydeffoo(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(lán)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 only when necessary like to display links to related content.</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+511+6Out[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+511+612+7Out[1]: 15Out[1]: 17Out[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 pdbpdb.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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