Creando notebooks desde Markdown

El uso de Notebooks en Python es muy útil, especialmente para enseñanza. Sin embargo, aunque el interfaz web (y el uso de EIN desde Emacs), siempre me resulta un poco "latazo" tener que moverme entre celdas, intercalando texto en Markdown y en Python (o Julia).

Afortunadamente, existen alternativas. La más genérica y que me gusta más se llama jupytext y permite convertir un fichero markdown en un notebook.

La sintaxis es sencilla, el texto en claro pasará a ser celdas markdown, y el código en Python pasará a ser celdas de código.

Por ejemplo:

### Creando DataFrames desde cero

Se puede crear a partir de un simple `diccionario`.

En el ejemplo tenemos un puesto de frutas que vende manzanas y naranjas. Queremos una columna por cada fruta y una fila por cada compra de un cliente.


```python
data = {
    'apples': [3, 2, 0, 1],
    'oranges': [0, 3, 7, 2],
    'propina': ['si', 'no', 'si', 'si']
}
```

```python
purchases = pd.DataFrame(data)

purchases
```

El **Indice** de este DataFrame se creó automaticamente al iniciarlo, usando los números0-3, pero podemos asignar los que queramos.

Quedaría con dos celdas markdown al principio y final, y dos celdas de código en medio:

Para compilar los distintos ficheros markdown a notebook uso los siguientes ficheros.

• Un fichero makefile que compila automáticamente todos los ficheros md a notebook.

files:=$(wildcard *.md) # 1 line
OBJ:=$(files:.md=.ipynb) # 2 line

all: $(OBJ)

%.ipynb: %.md
	jupytext $< --update --to notebook # update es para mantener los IDs en el fichero.

clean:
	rm *.ipynb

• Un pequeño script run.sh que permite ejecutarlo cuando un fichero cambia gracias al excelente programa watchexec, aunque otros programas como entr también valdría:

watchexec -e md make

De esta manera, cuando cualquier fichero con extensión markdown (ignora el resto) es modificado, automáticamente llama a make, que cambiará el notebook correspondiente.