[PYTHON] Starten Sie das Jupyter Notebook ~ Esper-Training

Bis Jupyter Notebook startet

• Es ist schwierig, diesen Artikel zu kategorisieren ――Wenn ich überhaupt nicht weiß, wo das Problem liegt, kann ich den Titel oder die Kategorie nicht zuerst bestimmen.

Stellen Sie sich die Umgebung vor

Ich hätte es mir vorstellen können, weil es in das Bild eingefügt wurde. Ist es wie erwartet jupyter?

• https://qiita.com/fuku_tech/items/6752b00770552bf4f46b
• https://qiita.com/littlem/items/4893bc46bbdff4f97dfb

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

Gehen Sie zu http: // localhost: 10000 / und sehen Sie sich die Konsole an.

Versuchen

Wenn jemand es versucht, würde ich mich freuen, wenn es einen Code gäbe, aber ich habe es nicht getan, also habe ich ihn von Hand geschlagen

Quelle 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']
        }

Error

NameError: name 'numpy' is not defined

• Lösen
  • https://pythondatascience.plavox.info/numpy

Nach Änderung 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']
        }

Probieren Sie es aus 2

Quelle 2

size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df

Error

NameError: name 'df' is not defined

Nun, das stimmt

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

Nach Änderung 2

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
#size2int bedeutet size to int
size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df

Es ist fertig. Warum funktioniert es nicht? Unzureichende Esperleistung.

Esper

Die Erwartung ist, dass ich die Spalte "Größe" einmal überschrieben habe, wobei size2int fehlt. Danach ist es nur noch NaN.

sample

size2int = {'Ｓ': 1, 'Ｍ': 2, 'Ｌ': 3, 'ＸＬ': 4}

Mögen

Versuchen wir es dann erneut mit data → df. Ist etwas.

"Ja wirklich?"

Einmal scheitern

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
size2int = {}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df

Egal wie oft ich es mache

size2int = {'S': 1, 'M': 2, 'L': 3, 'XL': 4}
df['size'] = df['size'].map(size2int)
df

Kann vorerst reproduziert werden

Fügen Sie die WIP Esper-Leistung hinzu

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

Zusammenfassung

»Meistens stolpern Sie, wo es nicht wirklich wichtig ist ――Es ist überraschend wichtig, eine Umgebung zu schaffen, in der Sie sie von Anfang an ausprobieren können --Docker ist praktisch, wenn Sie schnell eine Umgebung erstellen möchten. Da es sich um einen Code handelt, können Sie ihn auch übergeben