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mi_primera_variable = 'tiene un contenido muy extenso'
mi_segunda_variable = 'es muy interesante'
print(f'¡Este curso {mi_primera_variable} y {mi_segunda_variable}!')
!echo "Cada línea es un comando y tiene su función:"
!ls # Listar archivos
!pwd # Directorio actual
!cd .. && pwd # Moverte un directorio atrás.
!echo "¡Lo estás haciendo increíble!"
!pip install vega-datasets session-info
!ls /datasets/personal-google-drive/Cursos-Platzi/'Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda'
!cat /datasets/personal-google-drive/Cursos-Platzi/'Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda'/iris.csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sc
import seaborn as sns
# load an example dataset
from vega_datasets import data
cars = data.cars()
# plot the dataset, referencing dataframe column names
import altair as alt
alt.Chart(cars).mark_bar().encode(
x=alt.X('Miles_per_Gallon', bin=True),
y='count()',
)