前语

运用Python进行数据剖析是一件专业范畴的工作，所以要想强化数据剖析的技术，需求咱们不断操练。一起，咱们也需求向有经历的数据剖析师学习他们的专业技巧。这篇文章咱们介绍来自数据剖析大师共享的七个能够提高剖析才能的办法。

1.Pandas 剖析包

这个东西的优点是清楚明了的。下面的动画是调用简略办法df.profile_report()的成果，看看自己的成果陈述:

运用这个东西很简略，只需装置和导入pandas剖析包。

2.运用Cufflinks和Plotly绘图

咱们中的大多数人都是所谓的“有经历的”数据科学家或数据剖析师，他们会十分了解matplotlib和pandas之间的集成。也便是你能够快速画出一个简略pd的图。Dataframe或pd。经过简略调用.plot()办法，能够得到以下成果:

现在这一切都很好，但怎么完成交互，可平移，可缩放，可缩放的图形呢?咱们能够用Cufflinks

要在您的环境中装置Cufflinks，只需运转

你就能够开端了。看看下面这些:

3.IPython Magic指令

IPython的“Magic”基本上是IPython在规范Python语法之上的一系列增强。Magic指令有两种类型:行Magic，用一个%前缀表明，对一行输入进行操作;单元Magic，用两个%%前缀表明，对多行输入进行操作。下面是“magic”供给的一些有用的功用:

1. %lsmagic:找到悉数

2. %debug:交互式调试

3. %store:在notebook之间传递变量。

4. %who：列出大局作用域的一切变量。

5. %%time: 时刻魔法，获取一切时刻信息

6. %%writefile:将单元格内容写入文件。

4.独特的Jupyter格局

这个超级酷!基本上，Jupyter答应一些HTML / CSS格局的符号单元格。

蓝色风格

<div class="alert alert-block alert-info">    This is <b>fancy</b>!</div>

赤色风格

<div class="alert alert-block alert-danger">    This is <b>baaaaad</b>!</div>

绿色风格

<div class="alert alert-block alert-success">    This is <b>gooood</b>!</div>

能够看一看作用怎么：

<img src="http://editerupload.eepw.com.cn/202007/29aa71a0c59a5a9ce808b9fa686b22ee.ast_node_interactivity = "all"

现在你看，多重输出的力气:

<img src="http://editerupload.eepw.com.cn/202007/b93053700c70f9cc22692ad6f3a72fa7.当即创立一个幻灯片的Notebook

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conda install -c conda-forge rise/// OR ///pip install RISE

现在，你能够从你的Notebook上创立风趣的幻灯片，只需点击新建按钮: