Interface編集部
2023年10月号特集 プロローグ・サポート・ページ
プロローグ「Pythonをすぐに試せる Google Colabでデータ分析入門」サポート・ページです．
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分析データ「energydata_complete.csv」入手方法
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カルフォルニア大学アーバイン校が管理している機械学習データセットのリポジトリUC Irvine Machine Learning Repository（https://archive-beta.ics.uci.edu/dataset/374/appliances+energy+prediction）の電力消費量や家電などの利用を毎時間記録したデータセットAppliances energy prediction Data Setのenergydata_complete.csvを使用します．
このデータは以下の弊社ダウンロード・サービスから記事掲載コードとともにダウンロードしてください．
https://www.cqpub.co.jp/interface/download/contents2023.htm
（注）2023年8/25現在，上記リンク先からデータが取得できなくっています．次のリンク先で取得可能ですが，日付フォーマットとデータ期間が異なっています．
https://archive.ics.uci.edu/dataset/374/appliances+energy+prediction
記事掲載のコードを試す場合は弊誌ダウンロード・サービスから本特集の関連データとしてダウンロードできますので，こちらをご利用ください．
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Colabコード実行手順
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①Google Colabサイト（https://colab.research.google.com/）を開きます．
②ipynbファイルをアップロードして読み込みます．
[Google Colab上でデータを読み込む場合]
③Google Colab画面左のファイルマークをクリックします．
④ファイル名下の空白部分で右クリックして，でてきたウインドウ中の「新しいフォルダ」をクリックします．
⑤新しいフォルダ「Untitled Folder」ができるので名前を「data」に変更します．
⑥「data」に分析データenergydata_complete.csvを入れます．
⑦「data」と同じ階層にmain.pyとrequest.pyをおきます．
⑧「data」と同じ階層に「models」フォルダをつくります．
⑨ipynbファイルの上のコードから実行していきます．
[Google Driveをマウントしてデータを読み込む場合]
③以下のコマンドを冒頭に追加します．
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
④ファイルパスを以下の例のように修正します．
（変更前）./data/energydata_complete.csv
（変更後）./drive/My Drive/data/energydata_complete.csv
⑤Google Drive上で「data」と同じ階層に，main.pyとrequest.pyをおきます．
⑥Google Drive上で「data」と同じ階層に「models」フォルダをつくります．
⑦Google Colabで，ipynbファイルの上のコードから実行していきます．
