Jupyter Notebook增强

结果探索

PyODPS在Jupyter Notebook中为SQL Cell和DataFrame提供了数据探索功能。对于已拉到本地的数据，可使用交互式的数据探索工具浏览数据，交互式地绘制图形。

1. 当执行结果为DataFrame时，PyODPS会读取执行结果，并以分页表格的形式展示出来。您可以单击页号或前进、后退按钮，在数据中导航。
   
   
2. 结果区的顶端为模式选择区。除数据表外，也可以选择柱状图、饼图、折线图和散点图。使用默认的字段选择（即前三个字段）时， 绘制的散点图如下。
   
   
3. 在绘图模式下，单击右上角的配置按钮可以修改图表设置。将name设置为分组列，X轴选择为petallength，Y轴选择为petalwidth。由下图可见，在petallength-petalwidth维度下，数据对name有较好的区分度。
   
   

   对于柱状图和饼图，值字段支持选择聚合函数。PyODPS对柱状图的默认聚合函数为sum，对饼图则为count。如需修改聚合函数， 可以在值字段名称后的聚合函数名上单击，选择所需的聚合函数。

   对于折线图，需要避免X轴包含空值，否则可能导致图像不符合预期。
   
   
4. 完成绘图后，可单击下载保存绘制的图表。

进度展示

大型作业通常需要执行较长的时间，因此PyODPS提供了进度展示功能。当在Jupyter Notebook中执行DataFrame、机器学习作业或通过执行%sql编写的SQL语句时，Jupyter Notebook会显示当前正在执行的作业列表及总体进度。

当点击某个作业名称上的链接时，会弹出一个对话框，显示该作业中每个Task的具体执行进度。

当作业运行成功后，将弹出作业是否成功的提示信息。