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。
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