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。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
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EDA过程第一步。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信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的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。
安装
用pip安装或者用conda安装
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。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
<p class="alert alert-block alert-info">
<b>Tip:</b>Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
</p>
黄色警示框：警告
<p class="alert alert-block alert-warning">
<b>Example:</b>Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
</p>
绿色警示框：成功
<p class="alert alert-block alert-success">
Use green box only when necessary like to display links to related content.
</p>
红色警示框：高危
<p class="alert alert-block alert-danger">
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
</p>
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
Python是目前公认的全球5大流行语言之一，从云计算、大数据到人工智能，Python无处不在，百度、阿里巴巴、腾讯等一系列大公司都在使用Python完成各种任务，Python发展如此迅猛，究竟有什么优势呢？
1. 简单
Python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，即可实现强大的功能，很适合初学者学习！
2. 易学
Python学习简单、上手快，不需要面对复杂的语法环境，即可实现所需功能，学习曲线很低，可以通过命令行交互环境学习Python编程。
3. 开源免费
Python所有内容都是开源免费的，可以直接下载安装使用，还可以对其源码进行修改，十分便捷！
4. 自由内存管理
Python内存管理是自动完成的，Python开发人员仅需专注程序本身，无需关注内存管理。
5. 跨平台、可移植性
Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多数平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等。
6. 解释性
Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，无需编译环节，可以减少编译过程的时耗，提高Python运行速度。
7. 面向对象
Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程更加灵活。
8. 可扩展性
Python除了使用Python语言本身编写外，还可以混合使用C语言、Java语言编写。
9. 丰富的第三方库
Python本身具有丰富强大的库，可以实现很多强大的功能。
1、Alt + N ：返回开始输入的第一条语句；
2、Alt + P ：返回刚刚输入的上一条语句；
3、Tab：制表符，用于缩进或补全内容，是Python语法格式的灵魂，作用涵括C语言的大括号（表示作用域）等。
4、Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
5、自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
6、Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆 Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。
