Как скачать файл из jupiter notebook

Как скачать таблицу из юпитер ноутбука?

Предположим, что у меня есть таблица в формате dataframe, я преобразую её в формат csv, используя to_csv, как теперь мне скачать эту таблицу?

Отслеживать
задан 15 авг 2021 в 16:57
67 1 1 серебряный знак 5 5 бронзовых знаков

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Разберем на примере кода:

import pandas as pd cities = pd.DataFrame([['Sacramento', 'California'], ['Miami', 'Florida']], columns=['City', 'State']) cities.to_csv('cities.csv') 

В строке cities.to_csv(‘cities.csv’) вы конвертирует DataFrame-файл и записываете в файл ‘cities.csv’, также можно указать прямой путь к файлу. Далее он сохраняется в рабочем каталоге запущенного файла. Следовательно, вам не надо будет скачивать сам конвертированный файл,он будет в той же директории, где находится ваш py-файл с кодом выше(если брать пример выше).

Как и для чего экспортировать красивые отчеты из Jupyter Notebook в PDF

Если вы специалист по анализу данных и вам нужно представить отчет для заказчика, если вы ищете работу и не знаете, как оформить тестовое задание так, чтобы на вас обратили внимание, если у вас много учебных проектов, связанных с аналитикой и визуализацией данных, то сегодняшний пост будет вам очень и очень полезен. Дело в том, что смотреть на чужой код в Jupyter Notebook бывает проблематично, ведь результат часто теряется между множеством строк кода с подготовкой данных, импортом нужных библиотек и серией попыток реализовать ту или иную идею. Именно поэтому такой метод, как экспорт результатов в PDF-файл в формате LaTeX — это отличный вариант для итоговой визуализации, который сэкономит время и будет выглядеть презентабельно. В научных кругах статьи и отчеты очень часто оформляются именно с использованием LaTeX, поскольку он имеет ряд преимуществ:

• Математические уравнения и формулы выглядят аккуратнее.
• Библиография создается автоматически, на основе всех использованных в документе ссылок.
• Автор может сосредоточиться на содержании, а не на внешнем виде документа, так как верстка текста и других данных происходит автоматически с помощью указания необходимых параметров в коде.

Сегодня мы подробно расскажем о том, как научиться экспортировать вот такие красивые отчеты из Jupyter Notebook в PDF с использованием LaTeX.

Установка LaTeX

Самый важный момент в формировании отчета из Jupyter Notebook на Python — это его экспорт в финальный файл. Для этого применяется одна библиотека — nbconvert — которая конвертирует ваш ноутбук в любой удобный формат документа: pdf (как в нашем случае), html, latex или другой. Эту библиотеку нужно не просто установить, а провести некоторую процедуру по предустановке нескольких других пакетов: Pandoc, TeX и Chromium. По ссылке на библиотеку весь процесс описан очень подробно для каждого программного обеспечения, поэтому подробно мы на нем останавливаться не будем.
Как только вы завершили все предварительные шаги, нужно установить и импортировать библиотеку в ваш Jupyter Notebook.

!pip install nbconvert import nbconvert

Экспорт таблиц в Markdown формат

Обычно, таблицы не представляют в отчетах, поскольку их бывает трудно быстро прочесть, но иногда все-таки необходимо добавить небольшую таблицу в итоговый документ. Для того, чтобы таблица выглядела аккуратно, нужно представить ее в Markdown формате. Это можно сделать вручную, но если в таблице много данных, то лучше придумать более удобный метод. Мы предлагаем использовать следующую простую функцию pandas_df_to_markdown_table(), которая преобразует любой датафрейм в markdown-table. Единственный нюанс: после преобразования исчезают строчные индексы, потому, если они важны (как в нашем примере), то стоит записать их в переменную в первой колонке датафрейма.

data_g = px.data.gapminder() summary = round(data_g.describe(),2) summary.insert(0, 'metric', summary.index) # Функция для преобразования dataframe в Markdown Table def pandas_df_to_markdown_table(df): from IPython.display import Markdown, display fmt = ['---' for i in range(len(df.columns))] df_fmt = pd.DataFrame([fmt], columns=df.columns) df_formatted = pd.concat([df_fmt, df]) display(Markdown(df_formatted.to_csv(sep="|", index=False))) pandas_df_to_markdown_table(summary)

Экспорт изображения в отчет

В этом примере мы будем строить bubble-chart, про методику построения которых рассказывали в недавнем посте. В прошлый раз мы использовали пакет Seaborn, наглядно показывая, что отображение данных размером кругов на графике происходит корректно. Такие же графики можно построить и при помощи пакета Plotly.
Для того чтобы отобразить график, построенный в Plotly в отчете тоже нужно немного постараться. Дело в том, что plt.show() не поможет отобразить график при экспорте. Поэтому, нужно сохранить получившийся график в рабочей директории, а затем, используя библиотеку iPython.display, отобразить его с помощью функции Image().

from IPython.display import Image import plotly.express as px fig = px.scatter(data_g.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", log_x=True, size_max=70) fig.write_image('figure_1.jpg') Image(data = 'figure_1.jpg', width = 1000)

Формирование и экспорт отчета

Когда все этапы анализа данных завершены, отчет можно экспортировать. Если вам нужны заголовки или текст в отчете, то пишите его в ячейках ноутбука, сменив формат Code на Markdown. Для экспорта можно использовать терминал, запуская там вторую строку без восклицательного знака, либо можно запустить код, написанный ниже, в ячейке ноутбука. Мы советуем не загружать отчет кодом, поэтому используем параметр TemplateExporter.exclude_input=True, чтобы ячейки с кодом не экспортировались. Также, при запуске этой ячейки код выдает стандартный поток (standard output) и, чтобы в отчете его не было видно, в начале ячейки нужно написать %%capture.

%%capture !jupyter nbconvert --to pdf --TemplateExporter.exclude_input=True ~/Desktop/VALIOTTI/Reports/Sample\LaTeX\ Report.ipynb !open ~/Desktop/VALIOTTI/Reports/Sample\ LaTeX\ Report.pdf

Если вы все сделали верно и методично, то в итоге получится вот такой отчет! Презентуйте данные красиво 🙂

Как загружать в Юпитер.Ноутбук файл данных с локального диска Windows

Обучаясь на платформе Яндекс.Практикум, часто сталкивался с тем, что на сайте проводятся работы по улучшению сервиса.

Поэтому проекты стал делать в локальной версии Юпитер.Ноутбука.

У меня ноутбук на Windows.

В блоке чтения файла применяю конструкцию try: exceprt:

Эта конструкция сама выбирает доступный источник данных.

Блок кода для загрузки файла из-под Windows:

import pandas as pd try: data = pd.read_csv('/datasets/real_estate_data.csv', sep='\t') # Yandex path except: # синтаксис указания пути для Windows data = pd.read_csv(r"C:\Users\eddyd\Downloads\Praktikum\Datas_Thried_Project\real_estate_data.csv", sep='\t') # personal path

Как скачать файл из jupiter notebook

What’s on this Page

.IPYNB вариант №

Файл с расширением .ipynb — это файл Jupyter Notebook, который содержит все содержимое Notebook, созданное с помощью сеанса веб-приложения Jupyter Notebook. Jupyter Notebook — это интерактивное веб-приложение, используемое для создания и обмена вычислительными документами для анализа с использованием Python.

Файл IPYNB служит полной вычислительной записью сеанса и включает в себя такую информацию, как вычислительные входные и выходные данные, математические функции и богатое представление результирующих объектов, таких как изображения и пояснительный текст.

Формат файла IPYNB

IPYNB сохраняются внутри в формате файла JSON, который является открытым стандартным форматом файла для обмена данными. По этой причине файлы IPYNB удобочитаемы и понятны. JSON также упрощает обмен этими файлами с другими.

Как конвертировать файлы IPYNB?

Файлы IPYNB можно экспортировать в несколько различных форматов файлов с помощью команды nbconvert из интерфейса Jupyter. Это включает преобразование IPYNB в:

• PDF
• HTML
• реструктурированный текст
• Латекс

Как просмотреть файл IPYNB?

Существует два способа просмотра или открытия файлов IPYNB.

1. Пользователь может загрузить документ блокнота .ipynb на общедоступный URL-адрес и открыть его из Jupyter Notebook Viewer. который отображает блокнот как статическую веб-страницу из URL-адреса.
2. Загрузите файлы и откройте их в собственном экземпляре Jupyter Notebook.

Использованная литература

• Блокнот Jupyter
• Блокнот Jupyter — Github

See Also

• Формат XVID-файла
• VID-файл — видеофайл Bethesda
• Формат файла РА
• Формат FLV-файла
• Формат VOB-файла