数据分析从业者必看,10 个加速 python 数据分析的简单的小技巧

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雷锋网AI科技评论按,一些小的技巧在编程领域可能会非通常很有用,就像数据科学中的情况一样。数据科学爱好者Parul Pandey最近发表了一篇博文,分享了10个在数据科学中非常有用的技巧。雷锋网络AI技术评论编写了他的文章如下。

有时一点点黑客可以节省时间。拯救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时可以证明是天赐之物,可以真正提高生产力。所以,这里有一些我最喜欢的技巧,我在本文中使用并编译它们。其中一些可能很有名,有些可能是新的,但我相信它们在您下次开展数据分析项目时非常有用。

1.Profilingthepandasdataframe

分析是一个帮助我们理解数据的程序,而PandasProfiling是一个执行此操作的python包。这是对pandas数据帧执行探索性数据分析的一种简单快捷的方法。 pandasdf.describe()和df.info()函数通常用作EDA过程的第一步。但是,它只提供了对数据的非常基本的概述,对大型数据集没有多大帮助。另一方面。pandas分析函数使用df.profile_report()扩展pandas数据框以进行快速数据分析。它在一行代码中以及交互式HTML报告中显示大量信息。

对于给定的数据集,pandas分析包计算以下统计信息:

结论

在本文中,我列出了使用Python和Jupyternotebook时收集的主要技术。我相信它们会对你有用,你会从这篇文章中撤回一些内容。好的,开始一个快乐的编码之旅!

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