Jupyter Notebook (IPython Notebook) で遊んでみる

ref: http://qiita.com/shizuma/items/027167c6257f1c9d2a6f

上の記事に従って, anaconda (Python & 各種パッケージの詰め合わせ) の最新版を pyenv 経由でインストールする. (pyenv は homebrew などで入れる)

pyenv install anaconda3-2.4.1
pyenv global anaconda3-2.4.1

起動は任意のフォルダに移動して

ipython notebook

すると, localhost:8888 が立ち上がる.

shortcuts

esc 状態で以下のショートカットが使える. vi のコマンドモードライク

ショートカット	機能
h	ヘルプ
b	新しい cell 作成
dd	現在の cell の削除
shift+enter	現在の cell の実行
s	保存
y	code cell へ
m	markdown cell へ

テーマの変更

jupyterthemes を使う.

pip install jupyterthemes
jt -t onedork

mysql に接続しデータを表示する

ref: http://qiita.com/shrkw/items/c38def7d60b0099b0c55

pip install pymysql

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost',
                       user='root',
                       password='',
                       db='mydatabase',
                       charset='utf8mb4',
                       cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

ユーザー情報の取得

pandas の dataframe にそのまま変換したいので, pandas の sql ライブラリを使う
ほか, 必要そうなライブラリも import しておく

import pandas
from pandas.io import sql
import numpy
import pylab
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

users 情報を取る

users = sql.read_sql('''SELECT users.* FROM users''', conn)

pandas.DataFrame

基本統計量を出す

users.describe()

ヒストグラム一覧を出す

users.hist()

ユーザーの年齢をヒストグラムとして出す（ビンを 30 本とする）

# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.hist.html
users.age.hist(bins=30)