這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)加速Python數(shù)據(jù)分析的小技巧分別有哪些，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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有時(shí)候，一點(diǎn)小小的黑客行為可以節(jié)省時(shí)間，挽救生命。一個(gè)小小的快捷方式或附加組件有時(shí)會(huì)被證明是天賜之物，并且可以真正提高生產(chǎn)力。所以，下面是我最喜歡的一些技巧，我以本文的形式一起使用和編譯它們。其中，有些可能是相當(dāng)有名的，有些可能是新的，但我相信下次您從事數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，它們會(huì)非常有用。

1.Profiling the pandas dataframe

Profiling 是一個(gè)幫助我們理解數(shù)據(jù)的程序，而 Pandas Profiling  正是實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的一個(gè) python 包。這是對(duì) pandas 數(shù)據(jù)幀進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析的一種簡(jiǎn)單快速的方法。pandas df.describe()和  df.info()函數(shù)通常用作 EDA 過(guò)程的第一步。但是，它只提供了非常基本的數(shù)據(jù)概述，對(duì)于大型數(shù)據(jù)集沒(méi)有太大幫助。另一方面，pandas 分析函數(shù)使用  df.profile_report()擴(kuò)展 pandas 數(shù)據(jù)幀，以便快速進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。它用一行代碼顯示了大量信息，在交互式 HTML  報(bào)告中也顯示了這些信息。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集，pandas 分析包計(jì)算以下統(tǒng)計(jì)信息：

Pandas Profiling 包計(jì)算統(tǒng)計(jì)信息

安裝

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

使用

讓我們使用古老的 Titanic 數(shù)據(jù)集來(lái)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：在這篇文章發(fā)表一周后，Pandas-Profiling 發(fā)布了一個(gè)升級(jí)版本 2.0.0。其語(yǔ)法發(fā)生了一些變化，事實(shí)上，功能已經(jīng)包含在 pandas  中，報(bào)告也變得更加全面。以下是最新的語(yǔ)法用法：

使用

要在 Jupyter notebook 中顯示報(bào)告，請(qǐng)運(yùn)行：

#Pandas-Profiling 2.0.0 df.profile_report()

這一行代碼就是在 Jupyter notebook 中顯示數(shù)據(jù)分析報(bào)告所需的全部代碼。報(bào)告非常詳細(xì)，必要時(shí)包括圖表。

還可以將報(bào)告導(dǎo)出到具有以下代碼的交互式 HTML 文件中。

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

2.為 pandas plots 帶來(lái)交互性

pandas  有一個(gè)內(nèi)置的.plot()函數(shù)作為數(shù)據(jù)幀類的一部分。然而，用這個(gè)函數(shù)呈現(xiàn)的可視化并不是交互式的，這使得它不那么吸引人。相反，也不能排除使用  pandas.dataframe.plot()函數(shù)繪制圖表的易用性。如果我們不需要對(duì)代碼進(jìn)行重大修改，就可以像繪制 pandas plots  那樣繪出交互式圖表呢?你可以在 Cufflinks 庫(kù)的幫助下做到這一點(diǎn)。Cufflinks 將 plotly 的力量與 pandas  的靈活性結(jié)合起來(lái)，便于繪制。現(xiàn)在讓我們來(lái)看看如何安裝這個(gè)庫(kù)并讓它在 pandas 中工作。

安裝

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)

是時(shí)候用 Titanic 數(shù)據(jù)集來(lái)展示它的魔法了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右視圖顯示的是靜態(tài)圖表，左圖表是交互式的，更詳細(xì)地說(shuō)，所有這一切在語(yǔ)法上都沒(méi)有重大變化。

3.一點(diǎn)點(diǎn) Magic

Magic 命令是 Jupyter notebook 中的一組方便的函數(shù)，旨在解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析中的一些常見(jiàn)問(wèn)題。在%lsmagic  的幫助下，您可以看到所有可用的 magic。

所有可用的 magic 函數(shù)列表

magic 命令有兩種：行 magics(前綴為一個(gè)% 字符并在一行輸入上操作)和單元 magics(用%%  前綴關(guān)聯(lián)并在多行輸入上操作)。如果設(shè)置為 1，則可以調(diào)用 magic 函數(shù)，而無(wú)需鍵入初始百分比。

讓我們看看其中一些在常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析任務(wù)中可能有用的功能：

%  pastebin

%Pastebin 將代碼上載到 Pastebin 并返回 URL。Pastebin  是一種在線內(nèi)容托管服務(wù)，我們可以在其中存儲(chǔ)純文本(如源代碼片段)，然后可以與其他人共享 URL。事實(shí)上，Github gist 也類似于  Pastebin，盡管有版本控制。

考慮使用包含以下內(nèi)容的 python script file.py：

#file.py def foo(x):     return x

使用 Jupyter notebook 中的%pastebin 生成 pastebin url

%matplotlib notebook

%matplotlib inline 函數(shù)用于呈現(xiàn) Jupyter noteboo 中的靜態(tài) matplotlib  繪圖。嘗試用 notebook 替換內(nèi)嵌部件，以輕松獲得可縮放和可調(diào)整大小的繪圖。確保在導(dǎo)入 Matplotlib 庫(kù)之前調(diào)用了函數(shù)。

%matplotlib inline vs %matplotlib notebook

• %run

%run 函數(shù)在 notebook 內(nèi)運(yùn)行 python 腳本。

%run file.py

• %%writefile

%WriteFile 將單元格的內(nèi)容寫(xiě)入文件。在這里，代碼將被寫(xiě)入一個(gè)名為 foo 的文件，并保存在當(dāng)前目錄中。

• %%latex

%%latex 函數(shù)將單元格內(nèi)容呈現(xiàn)為 LaTeX。它可用于在單元中編寫(xiě)數(shù)學(xué)公式和方程。

4.發(fā)現(xiàn)和消除錯(cuò)誤

interactive debugger  也是一個(gè)神奇的函數(shù)，但我已經(jīng)為它提供了自己的一個(gè)類別。如果在運(yùn)行代碼單元時(shí)遇到異常，請(qǐng)?jiān)谛滦兄墟I入%debug  并運(yùn)行它。這將打開(kāi)一個(gè)交互式調(diào)試環(huán)境，將您帶到發(fā)生異常的位置。您還可以檢查程序中分配的變量值，并在此處執(zhí)行操作。要退出調(diào)試器，請(qǐng)單擊 q。

5.輸出也可以很漂亮

如果您想為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)生成美觀的表示，pprint 是你想要的模塊，它在打印字典或 JSON 數(shù)據(jù)時(shí)特別有用。讓我們來(lái)看一個(gè)使用  print 和 pprint 顯示輸出的示例。

6.突出報(bào)警框

我們可以在您的 Jupyter  筆記本中使用警告/注釋框來(lái)突出顯示重要的內(nèi)容或任何需要突出顯示的內(nèi)容。注釋的顏色取決于警報(bào)的類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下代碼。

藍(lán)色警報(bào)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&rsquo;s a note, you don&rsquo;t have to include the word “Note”. </div>

黃色警報(bào)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>

綠色警報(bào)框：成功

<div class="alert alert-block alert-success"> Use green box only when necessary like to display links to related content. </div>

紅色警報(bào)框：危險(xiǎn)

<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>

7.打印單元格的所有輸出

考慮一個(gè)包含以下代碼行的 Jupyter notebook 單元：

In [1]: 10+5                    11+6

Out [1]: 17

通常情況下，單元格中只有最后一個(gè)輸出會(huì)被打印出來(lái)，對(duì)于其他輸出，我們需要添加 print()函數(shù)。好吧，其實(shí)我們只需在 notebook  頂部添加以下代碼片段就可以打印所有輸出。

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

現(xiàn)在所有的輸出都被一個(gè)接一個(gè)地打印出來(lái)

In [1]: 10+5                    11+6          12+7

Out [1]: 15 Out [1]: 17 Out [1]: 19

要恢復(fù)到原始設(shè)置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

8.使用「i」文件運(yùn)行 python 腳本

從命令行運(yùn)行 python 腳本的一種典型方法是：python hello.py。但是，如果您在運(yùn)行同一腳本(如 python)時(shí)添加了一個(gè)額外的-i  hello.py，那么它提供了更多的優(yōu)勢(shì)。讓我們看看怎么做。首先，只要程序不結(jié)束，python  就不會(huì)退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值以及程序中定義的函數(shù)的正確性。

其次，我們可以通過(guò)以下方式輕松調(diào)用 Python 調(diào)試器，因?yàn)槲覀內(nèi)栽诮忉屍髦校?/p>

import pdb pdb.pm()

這將使我們進(jìn)入異常發(fā)生的位置，然后我們可以處理代碼。

查看來(lái)源可以點(diǎn)擊這里。

9.自動(dòng)注釋代碼

ctrl/cmd+/自動(dòng)將單元格中選定的行注釋掉，再次點(diǎn)擊組合將取消對(duì)同一行代碼的注釋。

10.刪除容易恢復(fù)難

你有沒(méi)有不小心刪除了 Jupyter notebook  上的一個(gè)單元的經(jīng)歷?如果有，那么這里有一個(gè)快捷方式可以撤消刪除操作。如果刪除了單元格的內(nèi)容，則可以通過(guò)按 ctrl/cmd+z  輕松恢復(fù)該內(nèi)容。如果需要恢復(fù)整個(gè)已刪除單元格，請(qǐng)按 Esc+Z 或 EDIT > Undo 撤銷刪除單元格。

結(jié)論

上述就是小編為大家分享的加速Python數(shù)據(jù)分析的小技巧分別有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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