快速提升Python数据分析能力的七个神奇方法

使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。

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1.Pandas 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pandas分析包。

2. 使用Cufflinks和Plotly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pandas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Cufflinks

要在您的环境中安装Cufflinks，只需运行

 
 
 
 
  
  
  
  pip install cufflinks --upgrade

你就可以开始了。看看下面这些：

3. IPython Magic命令

IPython的“Magic”基本上是IPython在标准Python语法之上的一系列增强。Magic命令有两种类型:行Magic，用一个%前缀表示，对一行输入进行操作;单元Magic，用两个%%前缀表示，对多行输入进行操作。下面是“magic”提供的一些有用的功能：

%lsmagic:找到全部
%debug:交互式调试
%store:在notebook之间传递变量。
%who：列出全局作用域的所有变量。
%%time: 时间魔法，获取所有时间信息
%%writefile:将单元格内容写入文件。

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：

 
 
 
 
  
  
  
  
  
  
  
      This is fancy!

红色风格：

 
 
 
 
  
  
  
  
  
  
  
      This is baaaaad!