Google Colaboratoryで自分のGoogle Driveのマウントをするっぺ

colaboratory

Posted at 2019-12-16

この記事は、「NISE(南山大学青山研究室)」のアドベントカレンダー2019の16日目の記事です。

#はじめに

Colabでプログラムを実行するときに、自分のGoogle Drive(以下ドライブ)にあるファイルを読み込みたくなるときがありますよね。(というかこれしないと何も進まない)
今回はそのやりかたをさらっと書きます。

ちなみになんでColabを使いたいかというと、WindowsやChromebookで開発環境を構築するのが普通にめんどくさいからですwww

どのPCからいつでもpythonのプログラムを実行したいときにcolabってほんっと有能ですよねえ。。。~~例えば新幹線の中で研究進めたいときとか。~~

…話題が逸れたので進めます。

1.マウントするプログラムを追加

下のプログラムを追加して実行しましょう。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

これを実行するだけでマウントできちゃいます。

腰が抜けるくらい簡単ですね。

2.プログラムを実行

で、実行するとこうなります。

まず、Go to this URL in a brouser : 以下のURLに飛びます。
すると、

googleのアカウントを選択できる画面になるので、マウントしたいドライブのフォルダがあるアカウントを選択。

諸々のデータいじりますよーの同意を求められるので、同意をすると、

コードが出てきます。

このコードをコピーしてプログラムに戻り、Enter your authorization code : 以下のボックスに貼り付けると、

Mounted at /content/driveと出たらマウント成功です。

ちなみに当たり前ですが、colabの時間制限によりインスタンスが落とされると、マウントし直さなければならないので、もう一度ここまでの操作が必要です。

(おまけ)3.使えるのかテスト

マウントしたドライブを開くにはどうしたらいいのか、テストして確かめましょう。

基本的にはローカル環境でPCを使う場合と同じようにしてファイルを開くことが出来ます。

今回使うプログラムは、csvファイルを読み込んで、同じ行内にあるdatetime型のデータの差分を取り、その差分すべての平均や中央値などを求めるプログラムです。得られたデータはtxtファイルにして保存します。

以下ソースコード

log_diff.py

import pandas as pd
import numpy as np
import sys
import csv
import datetime
from google.colab import files
import io

file = input("input filename : ") #ファイル名入力


#読み込んだCSVファイルをListに変換
df = pd.read_csv(file, parse_dates=['send','receive'])

df['difference'] = df['receive'] - df['send'] #差分を計算
mean = df['difference'].mean() #平均
median = df['difference'].median() #中央値
dfmax = df['difference'].max() #最大値
dfmin = df['difference'].min() #最小値
count = df['difference'].count() #データ数
std = df['difference'].std() #標準偏差

print(df)
s = str(file)+'\nmean:'+str(mean)+'\nmedian:'+str(median)+'\nmax:'+str(dfmax)+'\nmin:'+str(dfmin)+'\ncount:'+str(count)
print(s)


file = file.replace("csv", "txt")
f = open(file, 'w')
f.write(s) #textファイルに書き込み
f.close()