这篇文章给大家介绍Python中如何提升数据分析能力,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
<强> 1。熊猫分析包
这个工具的好处是显而易见的。下面的动画是调用简单方法df.profile_report()的结果,看看自己的结果报告:
使用这个工具很简单,只需安装和导入熊猫分析包。
<强> 2。使用袖扣和情节绘图
我们中的大多数人都是所谓的“有经验的“数据科学家或数据分析师,他们会非常熟悉matplotlib和熊猫之间的集成。也就是你可以快速画出一个简单pd的图.DataFrame或pd。通过简单调用.plot()方法,可以得到以下结果:
现在这一切都很好,但如何实现交互,可平移,可缩放,可缩放的图形呢?我们可以用袖扣
要在您的环境中安装袖扣,只需运行
pip install cufflinks ——升级
你就可以开始了。看看下面这些:
<中心>% lsmagic:找到全部
<李>%调试:交互式调试
<李>%商店:在笔记本之间传递变量。
<李>%的人:列出全局作用域的所有变量。
<李>% %时间:时间魔法,获取所有时间信息
<李>% % writefile:将单元格内容写入文件。
<强> 4。奇特的Jupyter格式
这个超级酷!基本上,Jupyter允许一些HTML/CSS格式的标记单元格。
蓝色风格:
& lt; div 类=癮lert alert-block alert-info"在,,,,,却;能够is & lt; b> fancy !, & lt;/div>
红色风格:
& lt; div 类=癮lert alert-block alert-danger"在,,,,,却;能够is & lt; b> baaaaad !, & lt;/div>
绿色风格:
& lt; div 类=癮lert alert-block alert-success"在,,,,,却;能够is & lt; b> gooood !, & lt;/div>
可以看一看效果如何:
<中心>输入:返回当前单元格的编辑模式。
<李>更多命令可以一边学习一遍使用。
<强> 6。Jupyter中每个单元的多个输出
这个很棒。您是否曾经想要显示熊猫DataFrame的.head()和. tail(),但中途放弃了,因为创建额外的代码单元来运行. tail()方法太麻烦了?不用担心了,现在您可以使用以下代码行显示您想要的所有输出:
<>之前得到IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity =,“all"现在你看,多重输出的力量:
<强> 7。立即创建一个幻灯片的笔记本
使用上升,你可以立即把你的Jupyter笔记本变成幻灯片与一个单一的按键。最好的是,笔记本电脑仍然是活动的,所以您可以执行现场编码的同时呈现!
要使用这个出色的工具,简单安装上升或通过conda或pip取决于您的环境:
conda install -c conda-forge 上升///,///pip install 趁机崛起
现在,你可以从你的笔记本上创建有趣的幻灯片,只需点击新建按钮:
关于Python中如何提升数据分析能力就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看的到。
