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关于python函数使用技巧的信息( 二 )

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pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果 。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告 ， 该报告非常详细，且包含了必要的图表信息 。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中 。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分 。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的 ， 这使得它没那么吸引人 。同样 ， 使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互 。如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现 。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图 。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库 。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#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)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了 。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改 。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题 。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令 。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作 。如果设置为1 ， 则不用键入%即可调用Magic函数 。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url 。Pastebin是一个在线内容托管服务 ， 可以存储纯文本，如源代码片段 ， 然后通过url可以与其他人共享 。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制 。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果 。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url 。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图 。用notebook替换inline ， 可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图 。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用 。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试 。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中 。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中 。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现 。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用 。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能 ， 我把它单独定义了一类 。如果在运行代码单元时出现异常 ， 请在新行中键入％debug并运行它 。这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置 。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作 。退出调试器单击q即可 。

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