Google 가시화 OSS 페이스트를 GoogleColaboratory에서 사용해보기
「Facets를 사용할 준비가 힘들 것 같다」라고 생각했기 때문에 GoogleColaboratory를 이용하면 간단하게 할 수 있다고 하는 이야기.
GoogleColaboratory 정보
GoogleColaboratory란 무엇이라고 하는 사람은 이쪽의 기사를 읽어 주세요.
기사와 같은 작업을 하고 싶은 사람은 Google 계정이 필요하므로 만들어 두어 주세요.
Facets를 이용한 시각화
Kaggler 익숙한 타이타닉 데이터 세트를 시각화 해보십시오.
아래 링크, > Download All에서 CSV를 다운로드하십시오.
Kaggle - Titanic: Machine Learning from Disaster
이후 코드는 GoogleColaboratory에서 실행하는 코드입니다.
복사하여 셀마다 붙여 실행 (Run) 해보십시오.
GoogleColabUpload# ローカルにダウンロードしたCSVをアップロードします
from google.colab import files
uploaded = files.upload() # then browse, select the files. It's then uploaded
titanic_datasets# datasets load
import pandas as pd
titanic_train_data = pd.read_csv("train.csv")
titanic_test_data = pd.read_csv("test.csv")
titanic_train_data = titanic_train_data.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin'], axis=1)
titanic_test_data = titanic_test_data.drop(['Name','Ticket','Cabin'], axis=1)
Facets Dive
facets_titanic_dive# Display the facets overview visualization for this data
from IPython.core.display import display, HTML
jsonstr = titanic_train_data.to_json(orient='records')
HTML_TEMPLATE = """<link rel="import" href="https://raw.githubusercontent.com/PAIR-code/facets/master/facets-dist/facets-jupyter.html">
<facets-dive id="elem" height="600"></facets-dive>
<script>
var data = {jsonstr};
document.querySelector("#elem").data = data;
</script>"""
html = HTML_TEMPLATE.format(jsonstr=jsonstr)
display(HTML(html))
Facets Overview
facets_titanic_overviewimport base64
from generic_feature_statistics_generator import GenericFeatureStatisticsGenerator
gfsg = GenericFeatureStatisticsGenerator()
proto = gfsg.ProtoFromDataFrames([{'name': 'train', 'table': titanic_train_data},
{'name': 'test', 'table': titanic_test_data}])
protostr = base64.b64encode(proto.SerializeToString()).decode("utf-8")
HTML_TEMPLATE = """<link rel="import" href="https://raw.githubusercontent.com/PAIR-code/facets/master/facets-dist/facets-jupyter.html" >
<facets-overview id="elem"></facets-overview>
<script>
document.querySelector("#elem").protoInput = "{protostr}";
</script>"""
html = HTML_TEMPLATE.format(protostr=protostr)
display(HTML(html))
참고
# ローカルにダウンロードしたCSVをアップロードします
from google.colab import files
uploaded = files.upload() # then browse, select the files. It's then uploaded
# datasets load
import pandas as pd
titanic_train_data = pd.read_csv("train.csv")
titanic_test_data = pd.read_csv("test.csv")
titanic_train_data = titanic_train_data.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin'], axis=1)
titanic_test_data = titanic_test_data.drop(['Name','Ticket','Cabin'], axis=1)
# Display the facets overview visualization for this data
from IPython.core.display import display, HTML
jsonstr = titanic_train_data.to_json(orient='records')
HTML_TEMPLATE = """<link rel="import" href="https://raw.githubusercontent.com/PAIR-code/facets/master/facets-dist/facets-jupyter.html">
<facets-dive id="elem" height="600"></facets-dive>
<script>
var data = {jsonstr};
document.querySelector("#elem").data = data;
</script>"""
html = HTML_TEMPLATE.format(jsonstr=jsonstr)
display(HTML(html))
import base64
from generic_feature_statistics_generator import GenericFeatureStatisticsGenerator
gfsg = GenericFeatureStatisticsGenerator()
proto = gfsg.ProtoFromDataFrames([{'name': 'train', 'table': titanic_train_data},
{'name': 'test', 'table': titanic_test_data}])
protostr = base64.b64encode(proto.SerializeToString()).decode("utf-8")
HTML_TEMPLATE = """<link rel="import" href="https://raw.githubusercontent.com/PAIR-code/facets/master/facets-dist/facets-jupyter.html" >
<facets-overview id="elem"></facets-overview>
<script>
document.querySelector("#elem").protoInput = "{protostr}";
</script>"""
html = HTML_TEMPLATE.format(protostr=protostr)
display(HTML(html))
Reference
이 문제에 관하여(Google 가시화 OSS 페이스트를 GoogleColaboratory에서 사용해보기), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/wakame1367/items/52f3f899546bcc38b192텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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