Equipos de datos y analítica que hacen análisis exploratorio y gráficos en notebooks de Jupyter.
mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pandas-scikit-learn-guide-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pandas-scikit-learn-guide.mdcSoftware de terceros. Al copiarlo, descargarlo o instalarlo aceptas el aviso legal de la Academy: eres responsable de revisar su código y sus permisos antes de usarlo.
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Un archivo de reglas de Cursor para análisis y visualización de datos en notebooks de Jupyter con Python. Define convenciones para pandas, matplotlib, seaborn y numpy, como operaciones vectorizadas, encadenado de métodos, gráficos claros y notebooks organizados con secciones en markdown.
Equipos de datos y analítica que hacen análisis exploratorio y gráficos en notebooks de Jupyter. Un archivo de reglas de Cursor para análisis y visualización de datos en notebooks de Jupyter con Python. Define convenciones para pandas, matplotlib, seaborn y numpy, como operaciones vectorizadas, encadenado de métodos, gráficos claros y notebooks organizados con secciones en markdown.
Ejecuta en tu terminal: mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pandas-scikit-learn-guide-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pandas-scikit-learn-guide.mdc
Sí. El código está publicado en GitHub (PatrickJS/awesome-cursorrules) con licencia CC0-1.0.
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