使用Python进行数据分析是一个专业领域，所以想要加强自己的数据分析能力，需要不断练习。同时，我们还需要向经验丰富的数据分析师学习他们的专业技能。在这篇文章中，我们介绍七种数据分析高手分享的提高分析能力的方法。1.这个工具的好处是显而易见的。下面动图是调用简单方法df.profile_report()的结果，自己看结果报告：这个工具的使用非常简单，安装导入pandas分析包即可。2.使用Cufflinks和Plotly绘图我们大多数人都是所谓的“经验丰富”的数据科学家或数据分析师，他们对matplotlib和pandas之间的集成非常熟悉。即可以快速画出简单的pd图。DataFrame或pd.通过简单的调用.plot()方法，可以得到如下结果：现在这一切都很好，但是如何实现可交互、可平移、可缩放、可缩放的图形呢？我们可以使用Cufflinks在您的环境中安装Cufflinks，只需运行pipinstallcufflinks--upgrade即可。看看这些：3.IPythonMagic命令IPython的“Magic”基本上是在标准Python语法之上对IPython的一系列增强。魔术命令有两种类型：行魔术，以%前缀表示，对一行输入进行操作；unitmagic，由两个%%前缀表示，对多行输入进行操作。以下是“magic”提供的一些有用功能：%lsmagic：查找所有%debug：交互式调试%store：在笔记本之间传递变量。%who：列出全局范围内的所有变量。%%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.奇怪的Jupyter格式这太酷了！基本上，Jupyter允许一些HTML/CSS格式的标记单元格。蓝色风格：
