ref: http://qiita.com/shizuma/items/027167c6257f1c9d2a6f
Installieren Sie die neueste Version von anaconda (Python & Sortiment verschiedener Pakete) über pyenv gemäß dem obigen Artikel. (Pyenv wird von Homebrew usw. eingefügt.)
pyenv install anaconda3-2.4.1
pyenv global anaconda3-2.4.1
Wechseln Sie zum Starten in einen beliebigen Ordner
ipython notebook
Dann wird localhost: 8888 gestartet.
shortcuts
Die folgenden Verknüpfungen können im Esc-Status verwendet werden. Vi-Befehlsmodus-ähnlich
| Verknüpfungen | Funktionen |
|---|---|
| h | hilfe |
| b | Neue Zelle erstellen |
| dd | Aktuelle Zelle löschen |
| Umschalt + Eingabe | Aktuelle Zelle ausführen |
| s | Speichern |
| zu y | Codezelle |
| zu m | Markdown-Zelle |
Verwenden Sie Jupyterthemen.
pip install jupyterthemes
jt -t onedork
ref: http://qiita.com/shrkw/items/c38def7d60b0099b0c55
pip install pymysql
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost',
user='root',
password='',
db='mydatabase',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
Ich möchte es so wie es ist in einen Pandas-Datenrahmen konvertieren, also verwende ich die Pandas-SQL-Bibliothek Importieren Sie außerdem die Bibliothek, die als notwendig erscheint
import pandas
from pandas.io import sql
import numpy
import pylab
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
Benutzer nehmen Informationen
users = sql.read_sql('''SELECT users.* FROM users''', conn)
pandas.DataFrame
Grundlegende Statistiken abrufen
users.describe()
Zeigen Sie eine Liste der Histogramme an
users.hist()
Benutzeralter als Histogramm anzeigen (30 Fächer)
# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.hist.html
users.age.hist(bins=30)
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