Ferramenta que permite criação de código, visualização de resultados e documentação no mesmo documento (.ipynb)
Modo de comando: esc
para ativar, o cursor fica inativo
Modo de edição: enter
para ativar, modo de inserção
Para usar os atalhos descritos abaixo a célula deve estar selecionada porém não pode estar no modo de edição.
Para entrar do modo de comando: esc
Criar nova célula abaixo: b
(elow)
Criar nova célula acima: a
(bove)
Recortar uma célula: x
c
Colar uma cálula: v
Executar uma célula e permanecer nela mesma: ctrl + enter
Executar uma célula e mover para a próxima: shift + enter
Para ver todos os atalhos, tecle h
Code: Para código Python
Markdown: Para documentação
Também existem Raw NBConverter e Heading
osx-64
, linux-64
, linux-32
, win-64
, win-32
e Python 2.7
, Python 3.4
, e Python 3.5
conda install pandas
pip install pandas
osx-64
, linux-64
, linux-32
, win-64
, win-32
e Python 2.7
, Python 3.4
, e Python 3.5
conda install matplotlib
pip install matplotlib
In [7]:
import pandas as pd
import matplotlib
%matplotlib inline
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
df.head(n):
In [ ]:
In [ ]:
df.tail(n):
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
df[col].unique()
:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
Por DataFrame
In [ ]:
Por coluna
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
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In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
osx-64
, linux-64
, linux-32
, win-64
, win-32
e Python 2.7
, Python 3.4
, e Python 3.5
conda install scikit-learn
pip install -U scikit-learn
In [8]:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import pickle
import time
time1=time.strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]: