数据分析从业者必看，10 个加速Python数据分析的简单的小技巧

笔者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。笔者将他的文章编译整理如下。

有时候，一点小小的黑客行为可以节省时间，挽救生命。一个小小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并且可以真正提高生产力。所以，下面是我最喜欢的一些技巧，我以本文的形式一起使用和编译它们。其中，有些可能是相当有名的，有些可能是新的，但我相信下次您从事数据分析项目时，它们会非常有用。

1.Profiling the pandas dataframe

Profiling 是一个帮助我们理解数据的程序，而 Pandas Profiling 正是实现这一点的一个 python 包。这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe()和 df.info()函数通常用作 EDA 过程的第一步。但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report()扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。它用一行代码显示了大量信息，在交互式 HTML 报告中也显示了这些信息。

对于给定的数据集，pandas 分析包计算以下统计信息：

安装

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

使用

让我们使用古老的 Titanic 数据集来演示通用的 Python 分析器的功能。

#importing the necessary packages 
import pandas as pd 
import pandas_profiling 
 
 
# Depreciated: pre 2.0.0 version 
df = pd.read_csv('titanic/train.csv') 
pandas_profiling.ProfileReport(df) 

注：在这篇文章发表一周后，Pandas-Profiling 发布了一个升级版本 2.0.0。其语法发生了一些变化，事实上，功能已经包含在 pandas 中，报告也变得更加全面。以下是最新的语法用法：

使用

要在 Jupyter notebook 中显示报告，请运行：

#Pandas-Profiling 2.0.0 
df.profile_report() 

这一行代码就是在 Jupyter notebook 中显示数据分析报告所需的全部代码。报告非常详细，必要时包括图表。

还可以将报告导出到具有以下代码的交互式 HTML 文件中。

profile = df.profile_report(title='Pandas Profiling Report') 
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") 

2.第二步，为 pandas plots 带来交互性

pandas 有一个内置的.plot()函数作为数据帧类的一部分。然而，用这个函数呈现的可视化并不是交互式的，这使得它不那么吸引人。相反，也不能排除使用 pandas.dataframe.plot()函数绘制图表的易用性。如果我们不需要对代码进行重大修改，就可以像绘制 pandas plots 那样绘出交互式图表呢?你可以在 Cufflinks 库的帮助下做到这一点。

Cufflinks 将 plotly 的力量与 pandas 的灵活性结合起来，便于绘制。现在让我们来看看如何安装这个库并让它在 pandas 中工作。

安装

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

使用

#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) 

是时候用 Titanic 数据集来展示它的魔法了。

• df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右视图显示的是静态图表，左图表是交互式的，更详细地说，所有这一切在语法上都没有重大变化。

点击这里获取更多的示例。

3.一点点 Magic

Magic 命令是 Jupyter notebook 中的一组方便的函数，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。在%lsmagic 的帮助下，您可以看到所有可用的 magic。

magic 命令有两种：行 magics(前缀为一个% 字符并在一行输入上操作)和单元 magics(用%% 前缀关联并在多行输入上操作)。如果设置为 1，则可以调用 magic 函数，而无需键入初始百分比。

让我们看看其中一些在常见数据分析任务中可能有用的功能：

% pastebin

（编辑：源码门户网）

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