图1 测试这个虚拟环境 在这个虚拟环境中安装pandas并测试它是否工作。将以下行保存到Python文件中: import pandas as pd print(pd....为Jupyter Notebook创建虚拟环境 为Jupyter Notebook使用虚拟环境与电脑上使用虚拟环境略有不同。...在Jupyter Notebook中,有一个叫做IPython内核的东西,它本质上是在后端执行Python代码的计算引擎。...需要: 1.关闭Jupyter Notebook 2.停用当前的venv 3.重新打开Jupyter Notebook 4.检查“Open”,应该看到我们刚刚创建的venv名称“tut-venv”。...使用此内核打开一个新文件 5.执行代码进行检查 从Jupyter Notebook中删除虚拟环境 要删除venv,在命令提示符下键入jupyter kernelspec list以确认venv名称,将看到类似如下内容
notebook后都需要手动敲入的那段代码,之后保存即可 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...现在重启Jupyter Notebook后就可以直接使用pandas、numpy等我们配置好的库!...但这个方法也有一个弊端,就是由于文件缺少相关导入代码,因此可能打包发给别人用时会无法执行,我们也不可能再次检查所用的代码然后手动导入一遍,所以只能在自己修改了配置文件的设备上用用。...Notebook后便可以实现自动导入相关库。...以pandas为例,当我们使用到pd.xxx便会在头部添加import pandas as pd,而在使用它之前,变量pd只是pyforest占位符。
本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。安装与启动Jupyter Notebook是基于Python的,因此首先需要确保已经正确安装了Python。...Jupyter Notebook中,可以直接导入和使用外部库,例如pandas、matplotlib等。...以下是一个导入pandas并使用的示例:pythonCopy codeimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')print(data.head()...示例代码:数据分析假设我们有一份关于销售数据的CSV文件,其中包含了销售日期、产品名称和销售额等信息。我们可以使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化展示。...通过将实际数据导入Jupyter Notebook,并使用适当的库和方法,我们可以根据需求进行各种数据操作和分析,从而得出有关销售趋势、产品销售情况等有价值的结论。
PyGWalker 的目标是通过一行代码,将数据集转化为一个可视化分析工具,只需拖拉拽即可生成图表,从而减少数据分析师在数据可视化上的时间成本。 为什么叫 PyGWalker?...PyGWalker,全称为"Python binding of Graphic Walker",将 Jupyter Notebook(或类 Jupyter Notebook) 和 Graphic Walker...Notebook 中导入 pygwalker 和 pandas 来开始使用。...encoding="utf-8") as f: html = pyg.to_html(df) f.write(html) 它还可以 与gradio、streamlit、dash结合 将数据可视化导出为代码...lux-api import lux import pandas as pd df = pd.read_csv("college.csv") df df.intent = ["AverageCost
GitHub:https://github.com/lux-org/lux/ 文档地址:https://lux-api.readthedocs.io/ 在PyCharm上是无法使用的,只能是在jupyter...contrib nbextension install --user # 启动jupyter notebook 安装成功后启动jupyter notebook,会发现多了一个Tab页,即Nbextensions...如此我们就可以导入这个第三方库了。 用作者提供的数据来看一下。...import pandas as pd import lux # 使用作者提供的数据 df = pd.read_csv("college.csv") df 在jupyter notebook中无需使用...import pandas as pd import lux # 使用抖音数据 df = pd.read_csv("douyin.csv") # 对你感兴趣的数据进行可视化分析,这里以视频数为例 df.intent
Pandas自带的可视化方法是基于matplotlib的函数接口,在Jupyter里可以静态展示。...LUX在Jupyter Notebook或Lab中进行交互,图表与数据可以同步显示。...项目地址: https://github.com/lux-org/lux 使用LUX 以下面数据集(美国各大学信息表)为例: # 导入pandas和lux库 import pandas as pd import...如果你是在Jupyter Notebook或VSCode中使用,使用下面代码激活拓展: jupyter nbextension install --py luxwidget jupyter nbextension...jupyter labextension install luxwidget 总结 LUX是一个不错的数据可视化分析工具,能智能地辅助Pandas做数据探索,省去了很多不必要的操作。
Jupyter 快捷键 6. 在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 1....Pandas Profiling 该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果: 使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。...魔术命令包括两种方法:行魔术命令(line magics):以 % 为前缀,在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics):以 %% 为前缀,在多个输入行上运行。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可: 如上所示,我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中,然后就可以随意导入了。...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。
Jupyter 快捷键 6. 在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 1....Pandas Profiling 该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果: ? 使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。...魔术命令包括两种方法:行魔术命令(line magics):以 % 为前缀,在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics):以 %% 为前缀,在多个输入行上运行。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可: ? 如上所示,我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中,然后就可以随意导入了。...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。
Jupyter 快捷键 6. 在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 “ 1....使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。...魔术命令包括两种方法:行魔术命令(line magics):以 % 为前缀,在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics):以 %% 为前缀,在多个输入行上运行。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可: ? 如上所示,我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中,然后就可以随意导入了。...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。
Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。 在Jupyter中,会美化Pandas的输出。...import pandas as pd data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx") data ?...import pandas as pd data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx") # 数据条显示指定列数据大小 data.style.bar...import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx")...附:将样式输出到excel Pandas中的数据美化样式不仅可以展示在notebook中,还可以输出到excel。
Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。 在Jupyter中,会美化Pandas的输出。...import pandas as pd data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx") data 我们先看下该表的信息:...import pandas as pd data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx") # 数据条显示指定列数据大小 data.style.bar...import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel(r"E:\\jupyter_notebook\\2021世界人口数据.xlsx")...(null_color='red') 附:将样式输出到excel Pandas中的数据美化样式不仅可以展示在notebook中,还可以输出到excel。
/d/187 这个数据也是Scikit-learn中的样本数据,所以也可以使用以下代码将其直接导入。...import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml pd.options.plotting.backend...fig = data[['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline') fig.show() 如果将鼠标悬停在图表上,可以选择将图表下载为高质量的图像文件...pd.options.plotting.backend = 'pandas_bokeh' import pandas_bokeh from bokeh.io import output_notebook...([[p1, p2], [p3, p4]], plot_width=450) 可以看到,可视化的部分都是在pandas的dataframe基础上一行代码搞定
记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。...,导入数据集之后 import pandas as pd import pandas_profiling nba = pd.read_csv('nba_all_elo.csv') #导入数据 nba.profile_report...03 使用notebook的Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,数熟练使用该命令可以解决数据分析中的一些常见问题。...例如,将丢失的数据替换为'*'。...import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv",chunksize=10000) #chunksize是每一批次处理的数量 result = [] #
Pandas Profiling 该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果: ? 使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。...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: ? 有点无聊?...魔术命令包括两种方法:行魔术命令(line magics):以 % 为前缀,在单个输入行上运行;单元格魔术命令(cell magics):以 %% 为前缀,在多个输入行上运行。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可: ? 如上所示,我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中,然后就可以随意导入了。...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。
非常方便 Import 数据 可以使用 pandas 的 read_csv() 函数来导入数据。...还可以进行控制,将 sharing 设置为 public , private, 或者 secret。 现在notebook中显示了交互式图标。...import plotly.plotly as py import pandas as pd df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly...或者可以在python的输出中展示,请参阅:here 导出和发布 notebook 可以将Notebook导出为HTML,PDF,.py,.ipynb,Markdown和reST文件。...也可以将NB 转换成幻灯片。 可以在Plotly上发布Jupyter notebook。 只需访问 plot.ly并选择右上角的 + Create 按钮。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云