Шаблон новичка на пути PANDAS в искусстве анализа данных

[IvaYan]

Не лучше ли расположить все импорты в одной ячейке в самом начале? Все импорты в самом начале более распространённая практика и не только Python. Это облегчает чтение и понимание кода и позволяет сразу оценить, что используем.

Если не удалось подключиться к гуглодиску, зачем продолжать выполнение? В гуглодиске у нас, скорее всего, данные для анализа. Если не удалось подключиться, то их не удастся загрузить и проанализировать -- зачем продолжать выполнение кода?

Код лучше оформить как код, сейчас его не очень удобно читать

[vkflare]

Умею в питон (скриптинг, кодинг), но практически никогда не работал с ipynb и с датасайенс либами. Подскажите плз, как у вас организована работа с модулями? Чтобы переимпортить свой же код в новый ipynb и сохранить его вместе с новыми расчетами в качестве артефакта, каков правильный путь? Как из ipynb тягать внешние зависимости, если работаешь в jupyter notebook? Точно так же через requirements.txt + pip? Вообще, было бы интересно послушать/почитать про будни питониста в data science.

[ReDev1L]

Пожалуйста, отформатируйте код, читать тяжело

[stamir]

А зачем вот эти две строчки:

import scipy.stats
from scipy import stats as st

Не проще пользоваться последней? Или вы используете какие-то имена с подчёркиваниями из scipy.stats?