数据分析从业者必看,10 个加速Python数据分析的简单的小技巧
红色警报框:危险
7.打印单元格的所有输出 考虑一个包含以下代码行的 Jupyter notebook 单元:
通常情况下,单元格中只有最后一个输出会被打印出来,对于其他输出,我们需要添加 print()函数。好吧,其实我们只需在 notebook 顶部添加以下代码片段就可以打印所有输出。
现在所有的输出都被一个接一个地打印出来
要恢复到原始设置:
8.使用「i」文件运行 python 脚本 从命令行运行 python 脚本的一种典型方法是:python hello.py。但是,如果您在运行同一脚本(如 python)时添加了一个额外的-i hello.py,那么它提供了更多的优势。让我们看看怎么做。 首先,只要程序不结束,python 就不会退出解释器。因此,我们可以检查变量的值以及程序中定义的函数的正确性。 其次,我们可以通过以下方式轻松调用 Python 调试器,因为我们仍在解释器中:
这将使我们进入异常发生的位置,然后我们可以处理代码。 查看来源可以点击这里。 9.自动注释代码 ctrl/cmd+/自动将单元格中选定的行注释掉,再次点击组合将取消对同一行代码的注释。 10.删除容易恢复难 你有没有不小心删除了 Jupyter notebook 上的一个单元的经历?如果有,那么这里有一个快捷方式可以撤消删除操作。 如果删除了单元格的内容,则可以通过按 ctrl/cmd+z 轻松恢复该内容。 如果需要恢复整个已删除单元格,请按 Esc+Z 或 EDIT > Undo 撤销删除单元格。 结论 在本文中,我列出了在使用 Python 和 Jupyter notebook 时收集到的主要技巧。我相信它们会对你有用,你会从这篇文章中收回一些东西。好了,开始快乐的编码之旅吧!.
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