面对海量数据用Excel无从下手？试试Jupyter吧

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最近，一篇很有见地的文章《Jupyter即新型Excel》（Jupyter is the new Excel）备受瞩目。很多专业人士在应对大量数据分析任务时首选Excel，但文章作者Semi Koen认为，对于许多“大数据”难题来说，Jupyter笔记本会更有效。

如果你精通Jupyter兼容语言，你就会知道她在说什么，并且也不会真的打算用Excel来处理大数据集。

本文旨在与那些不太熟悉代码的人分享Jupyter的功能，并探寻一些挑战的解决方案。

图片来源：Campaign Creators/Unsplash

从何下手？

比如说，你辛辛苦苦对数据进行分析并生成了一些图标，要通过什么和别人分享？

这主要取决于受众目标，以下是两种主要途径：

· 导出（例如，可以通过电子邮件发送单独的PDF或Excel电子表格）

· 托管（一些易阅读的笔记本版本，期间可能被简化，但交互性质没变）

很多途径都跟一个简单但令人崩溃的问题相关：难以隐藏代码单元格。管理团队肯定不愿意看见收到的文件里有用于生成表格和图表的Python代码。

隐藏代码

事实证明，要做到这一点非常困难，而且没有适用于所有场景的万能解决方法。

Jupyter的一个拓展件可隐藏所有输入数据（https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/tree/master/src/jupyter_contrib_nbextensions/nbextensions/hide_input_all?source=post_page---------------------------），能够自由切换Jupyter中的隐形及可见代码状态，但这对于大多数导出/静态共享方案无效。

StackOverflow post（https://stackoverflow.com/questions/27934885/how-to-hide-code-from-cells-in-ipython-notebook-visualized-with-nbviewer/2807322