本文列舉了一些提升或加速日常數據分析工作的技巧，包括：

1.PandasProfiling

2.使用Cufflinks和Plotly繪制Pandas數據

3.IPython魔術命令

4.Jupyter中的格式編排

5.Jupyter快捷鍵

6.在Jupyter(或IPython)中使一個單元同時有多個輸出

7.為JupyterNotebook即時創建幻燈片

1.PandasProfiling

該工具效果明顯。下圖展示了調用df.profile_report()這一簡單方法的結果：

使用該工具只需安裝和導入PandasProfiling包。

本文不再詳述這一工具，如欲了解更多，請閱讀：

https：//towardsdatascience.com/exploring-your-data-with-just-1-line-of-python-4b35ce21a82d

2.使用Cufflinks和Plotly繪制Pandas數據

「經驗豐富的」數據科學家或數據分析師大多對matplotlib和pandas很熟悉。也就是說，你只需調用.plot()方法，即可快速繪制簡單的pd.Dataframe或pd.Series：

有點無聊?

這已經很好了，不過是否可以繪制一個交互式、可縮放、可擴展的全景圖呢?是時候讓Cufflinks**出馬了!(Cufflinks基于Plotly做了進一步的包裝。)

在環境中安裝Cufflinks，只需在終端中運行!pipinstallcufflinks--upgrade即可。查看下圖：

效果好多了!

注意，上圖唯一改變的是Cufflinkscf.go_offline()的導入和設置，它將.plot()方法變為.iplot()。

其他方法如.scatter_matrix()也可以提供非常棒的可視化結果：

需要做大量數據可視化工作的朋友，可以閱讀Cufflinks和Plotly的文檔，發現更多方法。

Cufflinks文檔：https：//plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/

Plotly文檔：https：//plot.ly/

3.IPython魔術命令

IPython的「魔術」是IPython基于Python標準語法的一系列提升。魔術命令包括兩種方法：行魔術命令(linemagics)：以%為前綴，在單個輸入行上運行;單元格魔術命令(cellmagics)：以%%為前綴，在多個輸入行上運行。下面列舉了IPython魔術命令提供的一些有用功能：

%lsmagic：找出全部命令

如果你只記得一個魔術命令，那必須得是這一個。執行%lsmagic命令將提供所有可用魔術命令的列表：

%debug：交互式debug

這可能是我最常使用的魔術命令了。

大部分數據科學家都遇到過這種情況：執行的代碼塊一直break，你絕望地寫了20個print()語句，想輸出每個變量的內容。然后，當你最終修復問題后，你還得返回并再次刪除所有print()語句。

不過以后再也不用這樣了。遇到問題后只需執行%debug命令，即可執行想要運行的任意代碼部分：

上圖中發生了什么?

我們有一個函數，它以列表為輸入，并對所有的偶數取平方值。

我們運行函數，但是出了些問題。但是我們并不知道怎么回事!

對該函數使用%debug命令。

讓調試器告訴我們x和type(x)的值。

問題顯而易見：我們把''6''作為字符串輸入到函數中了!

這對于更復雜的函數非常有用。

%store：在notebook之間傳遞變量

這個命令也很酷。假設你花了一些時間清洗notebook中的數據，現在你想在另一個notebook中測試一些功能，那么你是在同一個notebook中實現該功能，還是保存數據并在另一個notebook中加載數據呢?使用%store命令后，這些操作都不需要!該命令將存儲變量，你可以在其他任意notebook中檢索該變量：

%store[variable]存儲變量。

%store-r[variable]讀取/檢索存儲變量。

%who：列出所有全局變量。

你是否遇到過，為變量賦值后卻忘記變量名的情況?或者不小心刪掉了負責為變量賦值的單元格?使用%who命令，你可以得到所有全局變量的列表：

%%time：計時魔法命令

使用該命令可以獲取所有計時信息。只需對任意可執行代碼應用%%time命令，你就可以得到如下輸出：

%%writefile：向文件寫入單元格內容

在notebook中寫復雜函數或類，且想將其保存到專屬文件中時，該魔法命令非常有用。只需為函數或類的單元格添加%%writefile前綴和想要保存到的文件名即可：

如上所示，我們可以將創建的函數保存到utils.py文件中，然后就可以隨意導入了。在其他notebook中也可以這樣，只要與utils.py文件屬于同一個目錄即可。

4.Jupyter中的格式編排

這個工具很酷!Jupyter考慮到markdown中存在HTML/CSS格式。以下是我最經常使用的功能：

藍色、時尚：

<div >Thisis<b>fancy</b>!</div>

紅色、輕微慌張：

<div >Thisis<b>baaaaad</b>!</div>

綠色、平靜：

<div >Thisis<b>gooood</b>!</div>

下圖展示了它們的運行過程：

fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"

condainstall-cconda-forgerise

pipinstallRISE