数据分析不仅是数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家的必备技能之一，也是日常工作中进行业务分析的不可或缺的环节。

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一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点技术，既可以节省时间，还可能为项目添彩。

小编在本章节介绍几种非常受益的方法，后续章节会逐一介绍其他技巧，如有兴趣，欢迎关注，有疑问可以留言。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现初步的数据分析。但是它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。

而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

用法

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。

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。下面就来看使用Cufflinks库的方法。

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)

df.iplot()

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。

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。

%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。