极客笔记Pandas IPython Notebook 在一个单元格中输出多个结果
在进行数据分析的过程中，我们经常运行一些代码块来获取想要的结果。在IPython Notebook中，我们可以使用Pandas库来进行数据处理和分析。但是有些时候，我们需要同时输出多个结果，这就要用到Pandas IPython Notebook cell multiple outputs功能。
阅读更多：Pandas 教程
什么是Pandas IPython Notebook cell multiple outputs
Pandas IPython Notebook cell multiple outputs是一种功能，它允许我们在一个单元格中输出多个结果。通常情况下，单个单元格只能输出一个结果。但是有时候我们需要输出多个结果，例如在处理数据时，我们可能需要同时输出数据的描述性统计和数据的可视化图像。
如何使用Pandas IPython Notebook cell multiple outputs
使用Pandas IPython Notebook cell multiple outputs非常简单。我们只需要在代码块最后一个语句中加入一个分号”;”，就可以输出多个结果了。
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 输出数据的描述性统计
print(data.describe());
# 输出数据的前10行
print(data.head(10));
上面的代码块中，我们使用了分号将两个输出语句分隔开来，这样就能输出多个结果了。在IPython Notebook中，每个输出结果将显示在不同的输出框中。
除了使用分号外，我们还可以使用IPython.display模块中的display函数，将输出结果传递给display函数即可。
import pandas as pd
from IPython.display import display
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 输出数据的描述性统计
display(data.describe())
# 输出数据的前10行
display(data.head(10))
使用display函数的好处是，我们可以利用该函数的多个参数来控制输出格式。例如可以设置输出结果为表格、图像、文本等格式。
示例
下面我们来看一个示例，如何使用Pandas IPython Notebook cell multiple outputs来探索一个数据集。假设我们有一个数据集，其包含了某个城市每小时的天气数据。我们的目标是探索数据集并得出结论。
首先，我们需要读取数据集并进行初步的探索。
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 查看数据的前10行
print(data.head(10))
# 查看数据的形状
print(data.shape)
# 查看数据的基本信息
print(data.info())
输出结果如下：
date_time temperature humidity
0 2010-01-01 01:00:00 -5.2 37
1 2010-01-01 02:00:00 -5.5 38
2 2010-01-01 03:00:00 -5.7 39
3 2010-01-01 04:00:00 -5.9 41
4 2010-01-01 05:00:00 -6.1 44
5 2010-01-01 06:00:00 -6.4 46
6 2010-01-01 07:00:00 -6.6 48
7 2010-01-01 08:00:00 -6.8 49
8 2010-01-01 09:00:00 -7.1 51
9 2010-01-01 10:00:00 -7.3 53
(26300, 3)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 26300 entries, 0 to 26299
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date_time 26300 non-null datetime64[ns]
1 temperature 26300 non-null float64
2 humidity 26300 non-null int64
dtypes
# 查看数据的描述性统计
print(data.describe())
# 查看温度和湿度之间的相关系数
print(data[['temperature', 'humidity']].corr())
# 绘制温度和湿度的折线图
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
data.plot(x='date_time', y='temperature', ax=ax)
data.plot(x='date_time', y='humidity', ax=ax)
plt.show()
输出结果如下：
temperature humidity
count 26300.000000 26300.000000
mean 12.429369 71.555038
std 11.403073 16.609274
min -27.800000 12.000000
25% 3.700000 60.000000
50% 13.200000 74.000000
75% 22.400000 85.000000
max 37.100000 100.000000
temperature humidity
temperature 1.000000 -0.632487
humidity -0.632487 1.000000
plt.close()
通过以上代码，我们得到了该数据集的各种统计信息，并通过相关系数计算得到了温度和湿度之间的负相关系数。最后，我们通过绘图展示了温度和湿度的变化趋势。
总结
Pandas IPython Notebook cell multiple outputs功能是一个非常实用的功能，它能让我们在单个代码块中输出多个结果，方便我们进行数据分析和探索。通过示例，我们可以看到，在使用该功能时，我们可以使用分号或display函数，将多个输出结果分隔开来。在探索一个数据集时，我们可以结合使用描述性统计、相关系数和可视化等多种方法，以获取全面的信息。