Pythonの仮想環境を構築できるvirtualenvを使ってみる - QiitavirtualenvはPythonの仮想的な環境を作ることができるパッケージ。 プロジェクトごとにPythonのバージョンを変えたり、必要なパッケージを分けてインストールして動かす事ができるようになります。 インストール virtualenvをインストールする
Dockerでpullやrunを行ったときイメージダウンロードができなくなった問題の解決法 - 佐藤の屋敷
Windows版Dockerのお話。(macでは起きたことがない） docker: Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers). こんなエラーが起きてイメージが取得できなかった。 ネットにはつないでいるし、変なブロックはしていない。（つもり） 解決 Dockerの設定を開いてNetworkを参照 DNS Server での設定のAutomaticを止めて、Fixedの8.8.8.8に切り替えた。 その後dockerコマンドを実行して無事イメージの取得に成功しました。
Pythonが起動しない！？そんなときのPATH（パス）設定の確認方法を解説 | 侍エンジニアブログ
（1-2）それでダメなら… もう一度インストールしてもダメな場合は、環境変数PATHの設定を見直したいところです。ただ、あなたの環境でPythonがどこにインストールされているかわからないので、近くの専門家に相談するのが近道でしょう。 （2）モジュールが利用できない場合のPATH設定を確認しよう 「python」と入力するとPythonは起動できるけど、続けて「import mymodule」と入力すると、以下のように何も表示されないはずが… (OpenCV) D:>python Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 29 2018, 13:32:41) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more
Pythonでクロス集計を実行 | DATUM STUDIO株式会社
クロス集計実行手順まずは、クロス集計作成に必要なライブラリとデータ(log2017.csv)の読み込みます。 import pandas as pd df = pd.read_csv("log2017.csv")ここからクロス集計表の作成部分です。 作成するには pd.pivot_table( [データフレーム名], values="①_集計したい項目", index="②_行に設定したい集計キー", columns="③_列に設定したい集計キー", aggfunc="④_集計方法" )とコードを書きましょう。 コード内の①～④については下図Excelのピボットテーブルのフィールド機能の各設定項目箇所を示しております。 例えば、クロス集計表の「行」部分に「購入月」を設定したい場合は values=”購入月” と引数を設定する必要がある、ということです。 それでは、各クロス集計表の作成を進め
CSVを読み込んでPandasとSeabornで分析してみる - Qiita
最近データ分析が流行っているので、コードのサンプルを示しながら分析していこうと思います。 コードを 実行環境はPython3になります。 この記事では以下のことをやります。 CSVを読み込む 簡単なカラムの変換を行う いろいろな視点で集計・描画を行う 描画に当たっては、 Seaborn を利用します。 Seaborn: statistical data visualization 用いるデータ 分析対象のデータは以下とします。 datetime, id, value 20170606121314, 1,2 20170606121315, 1,3 20170606121316, 1,4 20170608121616, 1,4 20170608121617, 1,1 20170608121618, 1,2 20170606121540, 2,10 20170606121541, 2,8 201
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
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python/3.6/alpine3.8/Dockerfile at 4df129649329186fb42c9c33215b41d82bc0e58e · docker-library/python
ニトリが不況を経るにつれ成長した理由、似鳥昭雄会長に聞く（NEWS ポストセブン） - Yahoo!ニュース