Auslösen#

Ich habe mich für Vega-Lite im Labor entschieden, wusste aber nach dem Tutorial nicht, was ich tun sollte, und es war ziemlich schwierig. Ich hoffe, es hilft mir bei einem Memorandum + jemandem.

Zweck#

Ich möchte meine CSV-Datei mit Vega-Lite ### visualisieren

Tutorial wird offiziell bereitgestellt Online-Editor Ich kann problemlos mit / edit) fortfahren, aber ich weiß nicht, ob es keine Möglichkeit gibt, die Datei hochzuladen, die ich habe, oder ob ich sie einfach nicht finden konnte, aber ich konnte es nicht tun, also Vega- Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, Lite zu verwenden

Verfahren#

Als Ergebnis verschiedener Untersuchungen

Verwenden Sie Vega-Lite mit Python
Jupyter Lab scheint auf verschiedene Weise nützlich zu sein

Aus diesem Grund habe ich versucht, Vega-Lite mit Jupyter Lab zu verwenden, aber aus der Schlussfolgerung heraus habe ich Jupyter Notebook verwendet, weil ich aus irgendeinem Grund in meiner Umgebung einen Fehler in Jupyter Lab erhalten habe.

Schritt 1 Installieren Sie Anaconda

Es ist nicht unbedingt erforderlich, JupyterLab zu verwenden. Wenn Sie jedoch Daten visualisieren möchten, empfehlen wir die Installation von Anaconda, da es häufig verwendete Bibliotheken enthält. Wenn Sie daran gewöhnt sind, können Sie der offiziellen Seite (https://www.anaconda.com/) folgen, dies ist jedoch leicht zu verstehen. ..

[Anaconda herunterladen] (https://qiita.com/kanta13jp1/items/c6cc86dfd31a1c536aa9)

Schritt 2 Installieren Sie IPython Vega

Ich verstehe es nicht richtig, aber es scheint für die Verwendung von Vega-Lite mit Jupiter-Notebook zu sein. Ursprünglich scheint es, dass JupyterLab nicht benötigt wird, aber als ich vor der Installation versuchte, Vega mit JupyterLab zu importieren, wurde mir gesagt, dass es ein Versionsproblem oder kein Modul gab, also habe ich es installiert. Es ist in Ordnung, wenn Sie dieser Seite folgen (https://github.com/vega/ipyvega), aber da sie auf Englisch ist, werde ich den Code veröffentlichen ..

In Anaconda habe ich es irgendwo gesehen, ohne pip zu verwenden, daher kann es in Ordnung sein, es zu überspringen, aber an der Eingabeaufforderung

pip install jupyter pandas vega
pip install --upgrade notebooksys-prefix below
jupyter nbextension install --sys-prefix --py vega

Ausführen.

Führen Sie dann auch die folgenden Schritte aus

conda install vega

Sie können jetzt Vega-Lite verwenden.

Schritt 3 Verwenden Sie tatsächlich

Starten Sie JupyterLab, wählen Sie python3 von Notebook aus und schreiben Sie den Code in den Editor.

from vega import VegaLite

VegaLite(
{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v4.json",
  "data": {
    "values": [
      {"a": "C", "b": 2},
      {"a": "C", "b": 7},
      {"a": "C", "b": 4},
      {"a": "D", "b": 1},
      {"a": "D", "b": 2},
      {"a": "D", "b": 6},
      {"a": "E", "b": 8},
      {"a": "E", "b": 4},
      {"a": "E", "b": 7}
    ]
  },
  "mark": "point",
  "encoding": {
    "x": {"field": "a", "type": "nominal"},
    "y": {"field": "b", "type": "quantitative"}
  }
}
)

Sie können Vega-Lite in der ersten Zeile verwenden. Wenn Sie danach den Code wie im Tutorial in VegaLite () geschrieben haben, funktioniert er. Der hier geschriebene Code stammt übrigens aus dem Tutorial, und wenn Sie ihn ausführen, wird die folgende Abbildung angezeigt. ** Wenn es nicht funktioniert, siehe Schritt + α **

Schritt 4 Verwenden Sie Ihre CSV-Datei

Schließlich werde ich die Dateien verwenden, die ich habe. Wenn Sie das erste Tutorial beendet haben, befindet sich unten nächstes Tutorial. Wenn Sie dorthin gehen, bringen Sie die Datei von außen Sie können sehen, dass es den folgenden Code gibt.

{
  "data": {"url": "data/seattle-weather.csv"},
  "mark": "tick",
  "encoding": {
    "x": {"field": "precipitation", "type": "quantitative"}
  }
}

Aber hier, denke ich, gibt es Leute, die an URL denken? ~~ dachte ich. ~~ Ich bin der Meinung, dass nur Dateien verwendet werden können, die online sind. Dies war jedoch nicht der Fall, und es funktionierte, wenn ich den Teil von `` `data / seattle-weather.csv``` in den Pfad der Datei änderte, die ich verwenden wollte. Mit anderen Worten, dies ist der tatsächlich zu schreibende Pyhton-Code.

from vega import VegaLite

VegaLite(
{
  "data": {"url": "Downloads/hoge.csv"}, #Pfad der Datei, die Sie verwenden möchten

#Angabe der zu verwendenden Daten unten
  "mark": "tick",
  "encoding": {
    "x": {"field": "precipitation", "type": "quantitative"}
  }
}
)

Prozedur + α Wenn es nicht funktioniert

Ich kenne die Ursache nicht, konnte aber den folgenden Fehler nicht erhalten, als ich dieses Verfahren ausprobierte.

Javascript Error: require is not defined

Ich wusste, dass es sich um einen Javascript-Fehler handelte, aber als ich ihn nachschlug, konnte ich nur Informationen abrufen, die überhaupt nicht verwendet werden konnten, und ich wusste nicht, wie ich ihn lösen sollte. Wenn Sie denselben Fehler erhalten, verwenden Sie Jupyter Notebook anstelle von Jupyter Lab. Es ist sehr schmerzhaft, den Grund nicht zu kennen, aber ich habe sehr viel damit gearbeitet. Wird es geheilt, wenn ich Anaconda oder JupyterLab neu installiere ...

Zusammenfassung

Da ich zum ersten Mal einen Artikel veröffentliche, würde ich mich freuen, wenn Sie auf den schlechten Teil der Methode und den Inhalt des Artikels selbst hinweisen könnten. Es gibt viele Dinge, die ich selbst nicht verstehe, aber es gibt fast nur englische Materialien für Vega-Lite, und ist es in einer Sprache und einer anderen? Werkzeug? Es ist mein erstes Mal, und ich habe es seit Tagen erforscht, also hoffe ich, dass es jemandem sogar ein wenig hilft.

[PYTHON] Ich möchte CSV-Dateien mit Vega-Lite visualisieren!