Déclencheur#

J'ai décidé d'utiliser Vega-Lite en laboratoire, mais je ne savais pas quoi faire après le tutoriel, et c'était assez difficile, alors j'espère que cela m'aidera avec un mémorandum + quelqu'un.

Objectif#

Je veux visualiser mon fichier csv en utilisant Vega-Lite

Tutoriel est officiellement fourni Online Editor Je peux continuer sans aucun problème en utilisant / édité), mais je ne sais pas s'il n'y a aucun moyen de télécharger le fichier que j'ai ou si je n'ai tout simplement pas pu le trouver, mais je ne pouvais pas le faire, donc Vega- J'ai cherché un moyen d'utiliser Lite

procédure#

À la suite de diverses enquêtes

Utilisez Vega-Lite avec python
Jupyter Lab semble être utile de différentes manières

C'est pourquoi j'ai essayé d'utiliser Vega-Lite avec Jupyter Lab, mais à partir de la conclusion, j'ai utilisé Jupyter Notebook parce que j'ai eu une erreur dans Jupyter Lab pour une raison quelconque dans mon environnement.

Étape 1 Installez Anaconda

Il n'est pas indispensable d'utiliser JupyterLab, mais si vous souhaitez visualiser des données, nous vous recommandons d'installer Anaconda car il contient des bibliothèques que vous utilisez souvent. Si vous y êtes habitué, vous pouvez suivre la page officielle (https://www.anaconda.com/), mais c'est facile à comprendre. ..

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

Étape 2 Installez IPython Vega

Je ne comprends pas bien, mais il semble que ce soit pour l'utilisation de Vega-Lite avec un notebook jupyter. À l'origine, il semble que JupyterLab n'est pas nécessaire, mais avant de l'installer, quand j'ai essayé d'importer vega avec JupyterLab, on m'a dit qu'il y avait un problème de version ou qu'il n'y avait pas de module, alors je l'ai installé. Ce n'est pas grave si vous suivez cette page (https://github.com/vega/ipyvega), mais comme elle est en anglais, je posterai le code pour le moment. ..

Dans Anaconda, je l'ai vu quelque part sans utiliser pip, donc il peut être correct de l'ignorer, mais à l'invite de commande

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

Éxécuter.

Ensuite, procédez comme suit

conda install vega

Vous pouvez maintenant utiliser Vega-Lite.

Étape 3 En fait, utilisez

Démarrez JupyterLab, sélectionnez python3 de Notebook et écrivez le code dans l'éditeur.

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"}
  }
}
)

Vous pouvez utiliser Vega-Lite sur la première ligne, et après cela, si vous écrivez le code comme celui que vous avez fait dans le didacticiel dans VegaLite (), cela fonctionnera. À propos, le code écrit ici provient du didacticiel et lorsque vous l'exécutez, la figure suivante s'affiche. ** Si cela ne fonctionne pas, reportez-vous à l'étape + α **

Étape 4 Utilisez votre fichier csv

Enfin, j'utiliserai les fichiers dont je dispose. Lorsque vous avez terminé le premier tutoriel, il y a tutoriel suivant en bas, et quand vous y allez, vous apportez le fichier de l'extérieur Vous pouvez voir qu'il existe le code suivant.

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

Mais ici, je pense qu'il y a des gens qui pensent URL?. ~~ ai-je pensé. ~~ Je pense que seuls les fichiers en ligne peuvent être utilisés. Cependant, ce n'était pas le cas, et cela fonctionnait si je changeais la partie de `` data / seattle-weather.csv '' par le chemin du fichier que je voulais utiliser. En d'autres termes, c'est le code pyhton réel à écrire.

from vega import VegaLite

VegaLite(
{
  "data": {"url": "Downloads/hoge.csv"}, #Chemin du fichier que vous souhaitez utiliser

#Spécification des données à utiliser ci-dessous
  "mark": "tick",
  "encoding": {
    "x": {"field": "precipitation", "type": "quantitative"}
  }
}
)

Procédure + α Si cela ne fonctionne pas

Je ne connais pas la cause, mais je n'ai pas pu obtenir l'erreur suivante lorsque j'ai essayé cette procédure.

Javascript Error: require is not defined

Je savais que c'était une erreur Javascript, mais quand je l'ai recherchée, je ne pouvais obtenir que des informations impossibles à utiliser au départ, et je ne savais pas comment la résoudre. Si vous obtenez la même erreur, essayez d'utiliser Jupyter Notebook au lieu de Jupyter Lab. C'est très douloureux de ne pas en connaître la raison, mais j'ai beaucoup travaillé avec ça. Sera-t-il guéri si je réinstalle Anaconda ou JupyterLab ...

Sommaire

Puisque c'est la première fois que je publie un article, je vous serais reconnaissant de bien vouloir souligner la mauvaise partie de la méthode et le contenu de l'article lui-même. Il y a beaucoup de choses que je ne comprends pas moi-même, mais il n'y a presque que du matériel en anglais pour Vega-Lite, et est-ce dans une langue et une autre? outil? C'est la première fois que je l'utilise, et j'en fais des recherches depuis des jours, alors j'espère que cela aidera encore un peu quelqu'un.

Je veux visualiser les fichiers csv en utilisant Vega-Lite!