10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

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!

相关报道：

https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创文章，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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