GoogleColab×DataScience

本記事では、GoogleColab上で、データサイエンス(分析, 可視化)に取り組む際の参照コードを集めています。

GitHub

• Publicリポジトリの場合

  !git clone [gitのHTTPS]
  

• Privateリポジトリの場合

  %env TOKEN=[アクセストークン]
  !git clone https://$$[e-mail]/[アカウント名]/[リポジトリ名].git
  

  参考LINK:
  https://docs.github.com/ja/authentication/keeping-your-account-and-data-secure/creating-a-personal-access-token

DataFrame×JSONL

• JSONLファイルをDataFrameへ読み込む

    df = pd.read_json('readfile.jsonl', orient='records', lines=True)
    df.head()
  

• DataFrameをJSONLファイルへ書き込む

    df.to_json('writefile.jsonl', orient='records', lines=True, force_ascii=False)
  

DataFrame×GoogleSpreadseets

• GoogleSpreadseetsをDataFrameへ読み込む

  #spreadsheets認証
  from google.colab import auth
  auth.authenticate_user()
  
  import gspread
  from google.auth import default
  creds, _ = default()
  
  gc = gspread.authorize(creds)
  
  #spreadsheets-URL
  url = "[URL]"
  ss = gc.open_by_url(url)
  
  #spreadsheet指定
  st = ss.get_worksheet(0)
  
  #データフレーム化
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame(st.get_all_values())
  df.columns = list(df.loc[0, :])
  df.drop(0, inplace=True)
  df.reset_index(inplace=True)
  df.drop('index', axis=1, inplace=True)
  
  df.head()
  

Download

!zip -r dirname.zip dirname
from google.colab import files
files.download('dirname.zip')