Beispiel

  1. Notebooks sind gut geeignet um schnell voranzukommen, doch bei umfangreicher werdendem Code empfiehlt sich, stabilen Code in Module auszulagern. Wenn ihr z.B. in eurem Notebook geschrieben habt:

    df = pd.read_csv(filename)
    df.drop( ...
    df.query( ...
    df.groupby( ...
    

    so könnt ihr das in eine Datei dataprep.py auslagern

    def load_and_preprocess_data(filename):
       """Documentation"""
       # Do stuff
       # ...
       return df
    

    und dies kann wieder in das Notebook übernommen werden mit

    import dataprep
    df = dataprep.load_and_preprocess_data(filename)
    

    Wenn ihr das Python-Skript ändert, kann die aktualiserte Variante automatisch übernommen werden mit IPython.extensions.autoreload:

    %load_ext autoreload
    %autoreload