Python的Jupyter Notebook举例分析
本篇内容主要讲解"Python的Jupyter Notebook举例分析"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Python的Jupyter Notebook举例分析"吧!
1.Jupyter Notebook基本介绍
Jupyter Notebook（此前被称为IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。
在开始使用notebook之前，需要先安装该库：（1）在命令行中执行pip install jupyter来安装；（2）安装Anaconda后自带Jupyter Notebook。
在命令行中执行jupyter notebook，就会在当前目录下启动Jupyter服务并使用默认浏览器打开页面，还可以复制链接在其他浏览器中打开。
notebook界面由以下部分组成：（1）notebook名称；（2）主工具栏，提供了保存、导出、重载notebook，以及重启内核等选项；（3）notebook主要区域，包含了notebook的内容编辑区。
2.Jupyter Notebook的使用
在Jupyter页面下方的主要区域，由被称为单元格的部分组成。每个notebook由多个单元格构成，而每个单元格又可以有不同的用途。上图中看到的是一个代码单元格（code cell），以[ ]开头，在这种类型的单元格中，可以输入任意代码并执行。例如，输入1 + 2并按下Shift + Enter，单元格中的代码就会被计算，光标也会被移动到一个新的单元格中。
如果想新建一个notebook，只需要点击New，选择希望启动的notebook类型即可。
notebook可以修改之前的单元格，对其重新计算，这样就可以更新整个文档了。如果你不想重新运行整个脚本，只想用不同的参数测试某个程式的话，这个特性显得尤其强大。不过，也可以重新计算整个notebook，只要点击Cell -> Run all即可。
再测试标题和其他代码如下：
可以看到，在顶部添加了一个notebook的标题，还可以执行for循环等语句。
3.Jupyter中使用Python
Jupyter测试Python变量和数据类型如下：
测试Python模块如下：
数据读写很重要，因为进行数据分析时必须先读取数据，进行数据处理后也要进行保存。
4.数据交互案例
加载csv数据，处理数据，保存到MongoDB数据库
有csv文件shopproducts.csv和userratings.csv，分别是商品数据和用户评分数据，如下：
现在需要通过Python将其读取出来，并将指定的字段保存到MongoDB中，需要在Anaconda中执行命令conda install pymongo安装pymongo。
Python代码如下：
import pymongoclass Product: def __init__(self,productId:int ,name, imageUrl, categories, tags): self.productId = productId self.name = name self.imageUrl = imageUrl self.categories = categories self.tags = tags def __str__(self) -> str: return self.productId +'^' + self.name +'^' + self.imageUrl +'^' + self.categories +'^' + self.tagsclass Rating: def __init__(self, userId:int, productId:int, score:float, timestamp:int): self.userId = userId self.productId = productId self.score = score self.timestamp = timestamp def __str__(self) -> str: return self.userId +'^' + self.productId +'^' + self.score +'^' + self.timestampif __name__ == '__main__': myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") mydb = myclient["goods-users"] ## val attr = item.split("\\^") ## // 转换成Product ## Product(attr(0).toInt, attr(1).trim, attr(4).trim, attr(5).trim, attr(6).trim) shopproducts = mydb['shopproducts'] with open('shopproducts.csv', 'r',encoding='UTF-8') as f: item = f.readline() while item: attr = item.split('^') product = Product(int(attr[0]), attr[1].strip(), attr[4].strip(), attr[5].strip(), attr[6].strip()) shopproducts.insert_one(product.__dict__) ## print(product) ## print(json.dumps(obj=product.__dict__,ensure_ascii=False)) item = f.readline() ## val attr = item.split(",") ## Rating(attr(0).toInt, attr(1).toInt, attr(2).toDouble, attr(3).toInt) userratings = mydb['userratings'] with open('userratings.csv', 'r',encoding='UTF-8') as f: item = f.readline() while item: attr = item.split(',') rating = Rating(int(attr[0]), int(attr[1].strip()), float(attr[2].strip()), int(attr[3].strip())) userratings.insert_one(rating.__dict__) ## print(rating) item = f.readline()在启动MongoDB服务后，运行Python代码，运行完成后，再通过Robo 3T查看数据库如下：
包括名称、评论数、价格、地址、评分列表等，其中评论数、价格和评分均不规则、需要进行数据清洗。
Jupyter中处理如下：
可以看到，最后得到了经过清洗后的规则数据。
完整Python代码如下：
## 数据读取f = open('商铺数据.csv', 'r', encoding='utf8')for i in f.readlines()[1:15]: print(i.split(','))## 创建comment、price、commentlist清洗函数def fcomment(s): '''comment清洗函数：用空格分段，选取结果list的第一个为点评数，并且转化为整型''' if '条' in s: return int(s.split(' ')[0]) else: return '缺失数据'def fprice(s): '''price清洗函数：用￥分段，选取结果list的最后一个为人均价格，并且转化为浮点型''' if '￥' in s: return float(s.split('￥')[-1]) else: return '缺失数据'def fcommentl(s): '''commentlist清洗函数：用空格分段，分别清洗出质量、环境及服务数据，并转化为浮点型''' if ' ' in s: quality = float(s.split(' ')[0][2:]) environment = float(s.split(' ')[1][2:]) service = float(s.split(' ')[2][2:-1]) return [quality, environment, service] else: return '缺失数据'## 数据处理清洗datalist = [] ## 创建空列表f.seek(0)n = 0 ## 创建计数变量for i in f.readlines(): data = i.split(',') ## print(data) classify = data[0] ## 提取分类 name = data[1] ## 提取店铺名称 comment_count = fcomment(data[2]) ## 提取评论数量 star = data[3] ## 提取星级 price = fprice(data[4]) ## 提取人均 address = data[5] ## 提取地址 quality = fcommentl(data[6])[0] ## 提取质量评分 env = fcommentl(data[6])[1] ## 提取环境评分 service = fcommentl(data[6])[2] ## 提取服务评分 if '缺失数据' not in [comment_count, price, quality]: ## 用于判断是否有数据缺失 n += 1 data_re = [['classify', classify], ['name', name], ['comment_count', comment_count], ['star', star], ['price', price], ['address', address], ['quality', quality], ['environment', env], ['service', service]] datalist.append(dict(data_re)) ## 字典生成，并存入列表datalist print('成功加载%i条数据' % n) else: continueprint(datalist)print('总共加载%i条数据' % n)f.close()到此，相信大家对"Python的Jupyter Notebook举例分析"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
