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Jupyter Notebook 起動してみる 〜 エスパーの修行

Last updated at Posted at 2020-05-07

Jupyter Notebook 起動するまで

  • この記事をカテゴリ分けすることが難しい
    • そもそも何が問題なのかがわからないので,最初にタイトルやカテゴリを決められない
    • そもそも問題認識が間違っていることもある
      • タイトルは付け直せばいい

環境を想像する

画像で貼ってあったので想像できた,予想だと jupyter か?

docker-compose.yml
version: '3'
services:
  jupyter:
    image: jupyter/scipy-notebook
    ports:
      - 10000:8888
    volumes:
      - $PWD:/home/jovyan/work
    command: start.sh jupyter lab --NotebookApp.token=''
$ docker-compose up

http://localhost:10000/ にアクセスしてconsole を見る

やってみる

誰かが試すときはコードがあると嬉しいけど無かったので手で打つ

ソース1
data = {'name': ['Ryo', 'Kaori', 'Hideyuki', 'Hayato', 'Miki', 'Saeko'],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F'],
        'height': [186, 168, 175, 210, 160, 163],
        'weight': [72, 47, 62, 90, None, numpy.NaN],
        'age': [30, 20, None, numpy.NaN, 23, 25],
        'size': ['L', 'M', 'L', 'XL', None, 'S']
        }
エラー
NameError: name 'numpy' is not defined
修正後1
import numpy
data = {'name': ['Ryo', 'Kaori', 'Hideyuki', 'Hayato', 'Miki', 'Saeko'],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F'],
        'height': [186, 168, 175, 210, 160, 163],
        'weight': [72, 47, 62, 90, None, numpy.NaN],
        'age': [30, 20, None, numpy.NaN, 23, 25],
        'size': ['L', 'M', 'L', 'XL', None, 'S']
        }

やってみる2

ソース2
size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df
エラー
NameError: name 'df' is not defined

まあ,そうよね

修正後2
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
# size2int は size to int の意味
size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df
スクリーンショット 2020-04-30 13.41.33.png

できてしまった.どうして動かないんだろう.
エスパー力が足りない.

エスパー

予想としては,size2int がミスっている状態で一度size カラムを上書きしてしまった.以降は NaN にしかならない.

sample
size2int = {'': 1, '': 2, '': 3, 'XL': 4}

みたいな

とすると,data → df をもう一度やってみよう.というのが何かになる.

本当か?

一度失敗する
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
size2int = {}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df
あとは何度やっても
size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df

一応再現はできる

WIP エスパー力を追加する

まとめ

  • 大抵すごくどうでもいいところでつまずく
  • 最初からやってみることができる環境を作るのは意外に大事
  • 環境をさっと作るときに docker は便利.コードなので渡したりもできる
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