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你的日常生活数据分析

作为一名数据科学家/分析师，你的工作是制作一份包含许多商业决策见解的报告。报表可以由几个有用的工具（如microsoftexcel、SAP）生成，也可以使用编程语言（如SAS、R或Python）进行定制。结果可以通过内部电子邮件发送给其他人，也可以通过仪表板发布。

和其他人一样，我在日常生活中使用python制作报告或演示文稿。我通常的任务是在2-3小时内进行分析，并提交给管理团队。

为了得到我想要的结果，我必须启动Jupiter笔记本内核并快速编写代码来生成数字。在那之后，我可以把结果放在微软的PowerPoint上，并在一天结束前附上一些基本的脚注，然后把它们发给我的主管，让他们演示并做出重要的决定。

一个痛点是，由于时间限制，我必须消化信息，编写代码生成结果，并将其以一种漂亮的格式放入Microsoft PowerPoint中呈现。

不幸的是，我使用的编程语言可能不适合管理团队的阅读，例如，在数字中添加逗号或不使用科学符号来显示大数字。

如果你提交报告时没有注意到这些方面，管理团队可能会对你的报告有很多抱怨，有时，他们会把报告扔到垃圾堆里，一眼也不看。那会让你非常恼火，因为你需要时间和精力。

要解决这个问题，你可以将编程语言的结果放入microsoftexcel，然后根据需要手动更改格式。Excel是一个很好的工具。不好的地方是你必须手工做。如果我们能在编程过程中实现自动化呢。那太好了，不是吗？

As-is

下面让我们看一下我为这个示例生成的数据帧。这是公司需要的收入额。如你所见，这是pandas数据帧返回的默认结果。没有任何配置。

我经常从我的主管或首席执行官那里得到的一个评论是：“你能让它更易读，更容易比较吗？”。

解决办法可能是把这个数字除以一百万，然后把单位放在表的上方。你要记住的一点是，在你的演讲中应该保持一致。如果有100张表需要复制呢？很难，对吧。

你可以用编程的方式解决它。

如何改进？

可读格式

我收到的最常见的评论是：“你能把数字四舍五入，并使用符号，如M表示百万或K表示千？这将使你的表看起来更好，并减少不必要的信息。”很多时候，我们不需要这么精确。

下面是一个函数，用于将数据框中的数字转换为所需的格式。

defhuman_readable_format(value,pos=None):”’将数据帧中的数字转换为可读格式`pos`参数与matplotlibticker格式化程序一起使用。”’assign_unit=0units=[”,’K’,’M’,’B’]whilevalue>=1_000:value/=1_000assign_unit+=1returnf”{value:.2f}{units[assign_unit]}”

这是你将得到的结果。读起来容易多了，对吧？

此函数的缺点是将数字转换为字符串，这意味着你将失去数据帧的排序能力。这个问题可以通过先排序所需的值，然后再应用它们来解决。

你可以将结果保存到excel或CSV文件，并将其放入PowerPoint中。我的方法通常是截图，然后直接放到演示文稿中。

这个代码片段节省了我大量的时间来重新生成多个表，因为当你从你的主管那里得到注释时，你必须刷新所有的表。假设演示文稿中有100个表。对于那些一个一个手工修改的人来说，这是一场噩梦。

同样，格式化后，我们也可以在matplotlib图中使用它。如果你使用pandas库进行数据分析，我认为matplotlib将是你绘制图形的首选。

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