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【需求来源】

在使用pandas时，有的时候我想将.ipynb文件分开写

• 其中一个写清洗数据代码
• 另外一个写数据可视化代码

【解决方案】

但是会涉及到变量转移问题，这个时候我通常使用的方法是：

1、在清洗完数据后导出到本地
2、在文件后面增加当前时间戳
3、使用%store魔法命令保存这个时间变量
4、然后去数据可视化的.ipynb文件读取这个带有时间变量的文件名

【代码实现】

Notebook1: 清洗数据.ipynb

import datetime
****处******理*****
****过******程*****
****代******码*****# 获取当前时间
now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H-%M')# 导出文件至本地，同时带时间后缀
df.to_excel(f'./全球数据{now_time}.xlsx',index=False)# 同步保存变量，准备给文件2使用
%store now_time

Notebook2：数据可视化.ipynb

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 读取文件1的变量
%store -r now_time# 通过文件路径，读取文件
df = pd.read_excel(f'./全球数据{now_time}.xlsx')'下面就可以放肆的在文件2画图了，在画图的时候记得提前运行一下代码解决中文和负号影响的问题'plt.rcParams['font.sans-serif']='Microsoft YaHei'# 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 消除中文负号影响
plt.rcParams['font.size'] = 8

【方法优化】来源于ChatGPT给出的解决方案

使用%store命令来存储变量会保持到你关闭当前的Jupyter Notebook会话为止。一旦关闭了Notebook，存储的变量将会被释放，除非你再次打开Notebook并使用%store命令来恢复它们。
如果你希望将变量持久化保存，以便在不同的Notebook会话之间都能访问到，你可以考虑将变量存储在文件中，然后在需要的时候从文件中读取。这种方式可以长期保存变量的值。例如：

# 将变量保存到文件中
with open('my_variable.txt', 'w') as file:file.write(str(my_variable))# 从文件中读取变量的值
with open('my_variable.txt', 'r') as file:my_variable = file.read()

这样做可以在不同的Notebook会话之间保持变量的值。不过要确保你保存的文件路径是可访问的，并且注意保护敏感数据。