中年10 个加速python数据分析的简单小技巧
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作者：Parul Pandey
来源：SQL数据库开发
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 。
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：
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Pandas Profiling 包计算统计信息
安装
pip installpandas-profiling--或者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 packagesimport pandas as pdimport pandas_profiling# Depreciated: pre 2.0.0 versiondf = 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 2.0.0df.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 。
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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.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
pipinstall plotly # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinkspip install cufflinks
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