这篇文章给大家介绍Python中如何提升数据分析能力，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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1.Pandas 分析包
这个工具的好处是显而易见的。下面的动画是调用简单方法df.profile_report()的结果，看看自己的结果报告：
使用这个工具很简单，只需安装和导入pandas分析包。
2. 使用Cufflinks和Plotly绘图
我们中的大多数人都是所谓的“有经验的”数据科学家或数据分析师，他们会非常熟悉matplotlib和pandas之间的集成。也就是你可以快速画出一个简单pd的图。DataFrame或pd。通过简单调用.plot()方法，可以得到以下结果：
现在这一切都很好，但如何实现交互，可平移，可缩放，可缩放的图形呢?我们可以用Cufflinks
要在您的环境中安装Cufflinks，只需运行
pip install cufflinks --upgrade
你就可以开始了。看看下面这些：
3. IPython Magic命令
IPython的“Magic”基本上是IPython在标准Python语法之上的一系列增强。Magic命令有两种类型:行Magic，用一个%前缀表示，对一行输入进行操作;单元Magic，用两个%%前缀表示，对多行输入进行操作。下面是“magic”提供的一些有用的功能：
%lsmagic:找到全部
%debug:交互式调试
%store:在notebook之间传递变量。
%who：列出全局作用域的所有变量。
%%time: 时间魔法，获取所有时间信息
%%writefile:将单元格内容写入文件。
4. 奇特的Jupyter格式
这个超级酷!基本上，Jupyter允许一些HTML / CSS格式的标记单元格。
蓝色风格：
