Jupyter Notebook 시작할 때까지

이 기사를 카테고리로 나누기가 어렵다

원래 무엇이 문제인지 모르기 때문에, 처음에 타이틀이나 카테고리를 결정할 수 없다

원래 문제 인식이 잘못되어 있는 경우도 있다

타이틀은 다시 붙이면 된다

환경을 상상하다

이미지로 붙여 있었기 때문에 상상할 수 있었다, 예상이라고 jupyter 인가?

htps : // 이 m/후쿠_테 ch/있어 ms/6752b00770552bf4f46b

htps : // 이 m / t t m / ms / 4893bc46 bd f4f97dfb

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

http://localhost:10000/ 로 이동하여 콘솔 보기

해보자

누군가가 시도 할 때 코드가 있다면 기뻤지만 없었기 때문에 손으로 친다.

출처 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']
        }

오류

NameError: name 'numpy' is not defined

해결하기

h tps://py 쵸타타 s 시엔세.ぁゔぉx.んふぉ/ぬmpy

수정 후 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']
        }

시도 2

출처 2

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

오류

NameError: name 'df' is not defined

글쎄, 맞아.

htps : // m / Shimonri t Chie / ms / d7dcb798f0b9c8b1ec5

수정 후 2

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

완료되었습니다. 왜 움직이지 않을까.
에스퍼력이 부족하다.

에스퍼

예상대로 size2int가 실수 된 상태에서 한 번 size 열을 덮어 씁니다. 이후는 NaN 밖에 되지 않는다.

샘플

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

같은

그렇다면 data → df를 다시 시도합시다. 그게 무언가가된다.

사실인가?

일단 실패

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

나머지는 여러 번 해도

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

일단 재현은 할 수 있다

WIP 에스퍼 힘 추가

pandas.DataFrame

h tps : //에서. 응 kmk. Me / py-on-panda s-data f 라메 - ゔ ぅ 에 s

map

요약

대개 굉장히 아무래도 좋은 곳에서 비틀거린다

처음부터 해 볼 수 있는 환경을 만드는 것은 의외로 중요

환경을 살짝 만들 때 docker는 편리하다. 코드이므로 전달할 수도 있습니다