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数据窗格遇见 Jupyter
为什么以及如何将 Jupyter Notebook 与 Datapane 集成。
如果您使用 Jupyter 并发现自己与非技术利益相关者共享信息，请阅读本文 .
为什么
如果您像我一样，对一遍又一遍地复制和粘贴数字或发送带有无穷无尽的 Google 表格的 .csv 文件以向非技术团队成员传达您的分析结果感到沮丧或浪费时间，Datapane 适合您。
Datapane 允许您共享一个 html 链接，您可以在其中将分析布局为报告。 最好的是 您的 Datapane 报告将始终是最新的。启动 Datapane 报告后，更新笔记本中所做的更改就像重新执行代码一样简单。在那一刻，任何拥有您的 html 链接的人都可以刷新并查看您的更改…… 再也没有屏幕截图了！
Datapane 不仅可以节省您的时间，还可以让您与您的 情节 , 散景 ，或其他惊人的数据可视化库。我的团队成员非常喜欢这一点，我可以向您保证，他们对交互性的享受使他们能够更好地摄取和理解数据。
Datapane 是用于启动基于 html 的可共享和交互式报告的绝佳工具，并且可以在 Jupyter Notebook 中轻松设置。
怎么做
下面是一个简单的例子来设置你的 Jupyter 笔记本 和 数据窗格 .这篇文章旨在快速介绍和总结如何启动您的第一个数据窗格报告。有关更多详细信息和更多内容以及深入的教程，请访问 Datapane 文档页面。
第 1 步：报告部分
分割你的 jupyter notebook 是很好的组织工具。 我不会详细介绍如何设置 Jupyter Notebook，但我会提到一些我使用的策略，这些策略有助于有效地维护和交付高质量的报告。
我使用 Markdown 在我的笔记本中创建部分来创建标题和子标题。这使我可以最大化和最小化笔记本的各个部分，并减少我花在滚动上的时间，并让我保持井井有条。下面是我喜欢如何划分我的笔记本的示例。这些部分将与我的 Datapane 代码第 2 步中使用的部分相同。
您可以看到有一个主标题、三个子标题和三个内容标题。
**第 2 步：启动您的 Datapane 报告
** 假设我们要发布一份报告，其中包括我上面列出的部分。我已经对代码进行了注释，因此您可以查看哪些命令适用于所使用的每种元素类型。您还可以找到我如何使用列和文本块格式化报告。 Datapane 非常广泛，有很多方法可以实现您想要的，但下面的代码将为您提供一个很好的开始。随意复制它并用您自己的分析替换文本和图形名称。
结论
这篇文章的目的是为您提供使用 Datapane 的几个重要理由，并为您提供使用 Datapane 的一些主要功能的快速示例。如果您精通 python，您将看到此代码如何转换为功能报告。如果没有，请尽快回来查看，因为我将提供帖子链接，我将在其中深入研究每个功能并提供分步解决方案。同时，如有任何问题，请随时与我们联系。
请注意，在执行代码之前，您仍然需要使用 pip 或 conda 安装 Datapane，就像您使用的任何新库一样。您可以找到有关如何执行此操作的信息 这里 .
感谢您阅读我的帖子，我希望您现在看到 Datapane 的好处，并考虑在您的下一个项目中使用它。
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