京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:刘早起
来源:早起Python
如果你想用python进行数据分析,那么Jupyter notebook是你必须要熟练掌握的工具之一,而Notebook也有很多省时好用的小技巧,本文将分享我在使用Notebook时习惯使用的一些操作!
1.在Notebook中安装第三方库
有时我们在进行数据分析的过程中,或者是使用一些在线/远程Notebook,需要临时安装一个第三方库,如果从命令行(甚至没有命令行界面)安装后再重启notebook,那么所有进度都将丢失!
这时我们可以使用!pip install xxx 就可以直接在notebook将第三方库安装到本地,比如安装pyecharts
! pip install pyecharts
其实!就是在notebook中执行shell语句的符号,你也可以使用!来执行! ls等任意命令行代码。
2.在Notebook中使用markdown
以前经常有粉丝让我帮忙给他看代码,发来的.ipynb文件打开后,所有说明性的文字都用#来注释给出,读起来那是一个难受。
其实在Notebook中也可以使用markdown语句,写文字、打公式、贴图片都很轻松,就像上图一样只需要选中目标单元格,然后按下ESC,再按下M即可,也可以在菜单栏将当前单元格转为标签
3.快速计算运行时间
有时候我们需要计算一些函数或过程运行时间,以此来衡量代码的效率,在其他IDE可能需要写个函数或者使用第三方模块来完成,而在Notebook中,提供了便捷的魔法函数
这样我们只要敲几下键盘,就能快速得到代码块的运行时间
4.查看当前变量
当我们的代码越写越多,定义的变量越来越多,有时候就容易忘记曾经起过哪些名字,这时候回去翻代码是痛苦的,而在Notebook中,可以使用%who_ls查看当前定义了多少变量
当然也可以指定变量类型查看,比如查看有哪些变量是字符串
5.一次删除多行
有时候,当我们将别人的代码复制进Notebook后,常常会发生缩进错误
就像上图所示的一样,如果我们手动删除红框中的空白,那将会是很无聊的,需要按很多次退格键,这时我们可以按住option(Win下为Alt)键,此时光标会变成十字形,现在就可以选中目标区域一次性删除
6.直接获取文档
如果我们需要查看某些函数的用法,可能需要通过百度或者查找官方文档,额外打开很多页面来检索,其实在Notebook中可以使用Shift + Tab直接获取该方法的文档
就像上图一样,直接显示pd.merge的用法,一目了然,点开还能查看更详细的解释
7.加载外部文件
还是魔法命令,使用%load 可以直接加载外部文件,比如%load test.py就可以直接在notebook中打开对应文件,省去切换页面-复制粘贴的时间。
直接打开在线文档也是可以的,比如打开Matplotlib官方文档中的示例代码
%load http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/contour_demo.py
8.直接运行Python脚本
上面是直接打开外部文件,那么能不能直接运行?答案是可以的,只要使用%run xxx.py即可在notebook中运行Python脚本并输出结果,以运行当前工作目录下的test.py为例
%run test.py
以上就是我在使用Jupyter Notebook时常用的8个命令,并且使用上述命令无需安装任何插件/外部模块,快去试试吧。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21