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7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路
1. Pandas Profiling
df.sample(5)
df.describe()
Pandas Profiling (the fancy way)
pip install pandas_profiling
import pandas as pd
import pandas_profiling
pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/planets.csv').profile_report()
2.使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据
「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是说，你只需调用 .plot() 方法，
即可快速绘制简单的 pd.DataFrame 或 pd.Series
这已经很好了，不过是否可以绘制一个交互式、可缩放、可扩展的全景图呢？是时候让 Cufflinks* *出马了！
（Cufflinks 基于 Plotly 做了进一步的包装。）
在环境中安装 Cufflinks，只需在终端中运行! pip install cufflinks --upgrade 即可。
需要做大量数据可视化工作的朋友，可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档，发现更多方法。
Cufflinks 文档：https://plot.ly/python/v3/ipython-notebooks/cufflinks/
Plotly 文档：https://plot.ly/
3. IPython 魔术命令
4.Jupyter 中的格式编排
这个工具很酷！Jupyter 考虑到 markdown 中存在 HTML / CSS 格式。以下是我最经常使用的功能：
蓝色、时尚：
<div class="alert alert-block alert-info">
This is <b>fancy</b>!
</div>
红色、轻微慌张：
<div class="alert alert-block alert-danger">
This is <b>baaaaad</b>!
</div>
绿色、平静：
<div class="alert alert-block alert-success">
This is <b>gooood</b>!
</div>
当你想以 Notebook 格式呈现一些发现时，这非常有用！
5.Jupyter 快捷键
想了解和学习键盘快捷键，你可以使用命令面板：Ctrl + Shift + P，获取 notebook 所有功能的列表。
下面选取了几个最基础的命令：
Esc：进入命令模式。在命令模式内，你可以使用方向键在 notebook 内进行导航。
在命令模式内：
A 和 B：在当前单元格上方（Above）或下方（Below）插入新的单元格。
M：当前单元格转入 Markdown 状态。
Y：当前单元格转入 code 状态。
D,D：删除当前单元格。
Enter：当前单元格回到编辑模式。
在编辑模式内：
Shift + Tab：为你在当前单元格中键入的对象提供文档字符串（文档），持续使用该快捷键，可循环使用文档模式。
Ctrl + Shift + -：在光标所在处分割当前单元格。
Esc + F：查找并替换代码（不包括输出）。
Esc + O：切换单元格输出。
选择多个单元格：
Shift + Down 和 Shift + Up：选中下方或上方的单元格。
Shift + M：合并选中单元格。
注意，选中多个单元格后，你可以批量执行删除/复制/剪切/粘贴/运行操作
6.在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片
使用 RISE，你可以仅通过一次按键将 Jupyter Notebook 即时转变为幻灯片。而且 notebook 仍然处于活跃状态，
你可以在展示幻灯片的同时执行实时编码！
要想使用该工具，你只需通过 conda 或 pip 安装 RISE 即可。
pip install RISE
