はじめに
Jupyter Notebookとは
Jupyter Notebookは、MarkdownテキストとPythonコードを対話的にコードを実行・再実行して結果を即座に確認することができ、データサイエンティストや機械学習エンジニア、プログラマーなど、さまざまなバックグラウンドを持つ人々にとって非常に役立つツールです。
活用例
- データの探索的分析や可視化
- 機械学習モデルのプロトタイピングと実験
- コード教育
- ExcelやCSVのデータ操作、スクレイピングなど
Jupyter Notebookを使用するメリット
- 実行環境を作るのが簡単
- セル単位で即座に実行・再実行できるため特定の処理や計算を試すのに効率が良い
-
%timeや%memitなどのマジックコマンドで、処理の実行時間やメモリ使用量など様々なメトリクスや情報を簡単に確認できる - Markdown のドキュメンテーションとコードの一体化
コードとその解説やドキュメントを同じファイルにまとめることができ、コードの理解や共有が容易になります。特に、データ分析の結果や機械学習モデルの解釈を他の人と共有, 説明する場合に有用です。 - 無償（フリーソフトウェア）
実行環境設定
VSCodeの拡張機能からJupyterをインストール
VSCodeサイドバーの拡張機能から「jupyter」を検索しMicrosoftが提供しているJupyterをダウンロードする。
カーネルの選択
拡張子が.ipynbのファイルを作成後(今回はsample.ipynbを作成)に、
カーネルを選択 -> Python環境 -> Python環境の作成 -> Venv -> お使いのPCにPythonインストール済みのPythonインタープリターを選択
これでVSCode上でのJupyter Notebookを使用できる環境が出来ました。
実際に使ってみる
今回はe-Statが提供している年齢（５歳階級），男女別人口－全国（大正９年～平成 27 年）の国勢調査CSVデータをPandasで読み取るコードを書いてみます。
ライブラリのインストール方法
ライブラリのインストールはセル内に%pip install [ライブラリ名]で実行するとインストールが開始できます。
※ コードの実行はShift + Enter
pandasでCSVデータを読み取り簡単に絞り込む対話的にコードを実行、結果を確認できている！
最後に
いかがだったでしょうか。今回は開発時に便利だな〜と思ったJupyter NotebookをVSCode上で利用する記事を書いてみました。
今後も便利なものを紹介していきたいと思います！ご覧いただきありがとうございました！