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

解決する
- https://pythondatascience.plavox.info/numpy

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

https://qiita.com/simonritchie/items/d7dccb798f0b9c8b1ec5

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

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 = {'Ｓ': 1, 'Ｍ': 2, 'Ｌ': 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

pandas.DataFrame
- https://note.nkmk.me/python-pandas-dataframe-values-columns-index/
map

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

Jupyter Notebook 起動してみる 〜 エスパーの修行