本誌では、図解と共に解説してくれているため、分かりやすい。
(自身は保持しているため、メモ用として部分的に引用)
行方向(縦)には商品名が並び、列方向(横)には売上月が並びます。 行と列が交差(cross)するところに数値が入ることから、これをクロステーブル(cross table)と呼びます。
トランザクションテーブルからクロステーブルへと変換する処理をクロス集計(cross tabulation)と呼びます。
行方向にのみ増加するようにして、列方向にはデータを増やさないようにします。 これをトランザクションテーブル(transaction table)と呼びます。
いわゆる正規化した際の参照される側のテーブルのこと。
例) 郵便番号テーブル、金融機関コードテーブル
クリップボードの内容をデータフレームとして読み込む。
csvファイル配置して、それを読み込んでとかするのもめんどい場合に便利。
import pandas as pd df = pd.read_clipboard() print(df)
pandas.read_clipboard — pandas 2.2.2 documentation polars.read_clipboard — Polars documentation
以下が表示できているからといってサロゲートペアな絵文字が使えると考えるのは短絡的である。
以下の様に見た目だけでは、サロゲートペア文字かどうかは判断が付かない。
また、利用しているフォント次第では、見え方が違う場合もあるため更にややこしい。
| 絵文字 | Unicode値 | UTF-16 | UTF-8 |
|---|---|---|---|
| 🎂 | U+1F382 | D83C DF82 | F0 9F 8E 82 |
| 🍕 | U+1F355 | D83C DF55 | F0 9F 8D 95 |
| 🍰 | U+1F370 | D83C DF70 | F0 9F 8D B0 |
| 😀 | U+1F600 | D83D DE00 | F0 9F 98 80 |
| 絵文字 | Unicode値 | UTF-16 | UTF-8 |
|---|---|---|---|
| ⛽ | U+26FD | 26FD | E2 9B BD |
| ✈️ | U+2708 | 2708 | E2 9C 88 |
| ⛵ | U+26F5 | 26F5 | E2 9B B5 |
| ⚽ | U+26BD | 26BD | E2 9A BD |
更にややこしいことに、サロゲートペア対応ができてなくても、サロゲートペアな文字は表示できる場合がある。
例えば、データベースにサロゲートペア文字が正しく格納できていた場合、それらの値を取得したあとに無編集のまま出力すれば表示できる場合がある。
(保存・表示系がサロゲートペア文字に対応しているが、編集系がサロゲートペア文字に対応していないケース)
そのため、問題を引き起こす可能性は高いが、把握してコントロールしているのであればその様な使い方もゼロではないかとは思う。
いくつかインストール方法があるが、私は分かりやすい通常のexeインストールを選択
Download Python | Python.org
VSCodeのマーケットプレイス経由でJupyterをインストール
Jupyter - Visual Studio Marketplace
なお、無理にVSCodeで作らなくても、コマンドプロンプトで作っても良い。
名前のないワークスペースでも構わないが、作成しておいた方が分かりやすい。
ワークスペースは異なる箇所にあるフォルダを開いて管理できたりする。
別の作業を行う際には、対象のワークスペースを閉じて、別のを開くという使い方をする。
ワークスペースを作成後に、フォルダを追加するで先ほどの仮想環境を含むフォルダを追加する。
この設定を行うことで、後述するJupyterNotebookの仮想環境を選択が行いやすくなる。
(他にも設定する方法あるのかもしれないが)
なお、以下の様な構成で私は管理している。 ワークスペースは概念的には管理用フォルダ外でも良いとは思う。 ただ、このワークスペースは当フォルダに配置しているものでしか使わない想定にしている。 そのため、管理用フォルダ配下にワークスペースファイルを配置している。
C:\work\jupyter4code(管理用フォルダ兼仮想環境用フォルダ) C:\work\jupyter4code\Jupyter用わーくすぺーす.code-workspace(ワークスペース) C:\work\jupyter4code\lab.ipynb(JupyterNotebook) C:\work\jupyter4code\Scripts\python.exe(仮想環境用のPython.exe)
当ノートブックは、C:\work\jupyter4code\lab.ipynbとしてセーブした。
自身が用いたい仮想環境が設定されていない場合は、仮想環境を選択する。
(ここでワークスペースに仮想環境が含まれていると、検出がスムーズにいく模様)
この設定を行うことで、仮想環境側のPythonを用いてJupyter Notebookが実行できる。
!python -m pip install --upgrade pip !python -m pip install Pandas !python -m pip install Polars
import pandas as pd print(pd.__version__) import polars as pl print(pl.__version__)
VSCodeでJupyter Notebookを使ってみた【ゼロからPython勉強してみる】 #初心者 - Qiita
** 事象 cliborに登録を行おうとすると、「Encryptfile Err」というポップアップが表示される。 その後、OS再起動やCliborを再起動すると、もれなくデータがクリアされてしまう。
** 原因 インストール場所が悪い模様 chigusa-web.com
** 対応方法 公式の通り、Program Files以外に配置する。 私はProgramDataに配置したら、怒られなくなった。 試してないが、基本動作-起動/終了の暗号化設定を外しても解除できるかも。 (とはいえ、設定推奨と書かれているので、触らない方がいいかと)
現AZ-104、旧AZ-100の更新作業に関する情報を(主に事務手続き等)記載します。
試験名はAZ-104である。 合格すればAzure Administrator Associateとして認定される。
ログインした状態で以下のサイトを踏むと良い。 learn.microsoft.com
なお、新規およびAZ-104を受験するための前提条件はこちら。 learn.microsoft.com
プロファイルの資格証明メニューより、認定資格タブ内で以下を確認可能
Azureの資格マップ
Become Microsoft Certified
MSの資格全体の解説 zenn.dev
過去記事(AZ-100昔取った頃の記事) yoneyore.hatenablog.com
関連記事(AZ-400側) yoneyore.hatenablog.com
![pandasライブラリ活用入門[第2版] データクリーニング/前処理など一連の分析プロセスをマスター! (impress top gear)](https://m.media-amazon.com/images/I/51iTZMEXu+L._SL500_.jpg "pandasライブラリ活用入門[第2版] データクリーニング/前処理など一連の分析プロセスをマスター! (impress top gear)")
