Essayez de démarrer Jupyter Notebook ~ Formation Esper

Jusqu'au démarrage de Jupyter Notebook

--Il est difficile de catégoriser cet article ―― Comme je ne sais pas quel est le problème, je ne peux pas décider du titre ou de la catégorie en premier.

Imaginez l'environnement

J'aurais pu l'imaginer car elle était collée dans l'image, est-ce que c'est jupyter comme prévu?

• 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

Accédez à http: // localhost: 10000 / et regardez la console.

Essayer

Quand quelqu'un essaie, je serais heureux s'il y avait un code, mais je ne l'ai pas fait, alors je l'ai frappé à la main

Source 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']
        }

Erreur

NameError: name 'numpy' is not defined

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

Après modification 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']
        }

Essayez-le 2

Source 2

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

Erreur

NameError: name 'df' is not defined

Eh bien, c'est vrai

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

Après modification 2

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

C'est fait. Pourquoi ça ne marche pas? Puissance esper insuffisante.

Esper

L'attente est que j'écrase une fois la colonne size avec size2int manquant. Après cela, ce n'est que NaN.

sample

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

Comme

Ensuite, essayons à nouveau data → df. Est quelque chose.

Vraiment?

Échouer une fois

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

Peu importe combien de fois je le fais

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

Peut être reproduit pour le moment

Ajouter la puissance WIP Esper

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

Résumé

――La plupart du temps, vous trébuchez là où cela n'a pas vraiment d'importance ――Il est étonnamment important de créer un environnement dans lequel vous pouvez l'essayer dès le début --Docker est pratique lorsque vous souhaitez créer rapidement un environnement. Parce que c'est un code, vous pouvez également le transmettre