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Dataframe 이쁘게 출력하기 R이든 Python이든 Jupyter에서 코드 cell 마지막 줄에서 DataFrame을 불러오면 이쁘게 Dataframe이 출력된다. 이는 아래 그림과 같이 단순히 print로 dataframe을 출력했을 때와 다르다. 코드로 Dataframe을 이쁘게 출력하기 위해서는 R에서는 IRdisplay::display(df) Python에서는 from IPython.display import display, HTML display(df) # display(HTML(df.to_html())) 로 할 수 있다 [1]. Dataframe의 더 많은 행과 열 확인 한편, 열의 수나 행의 수가 너무 많다면, Jupyter에서는 중간을 생략하고 처음 부분과 끝 부분만 보여준다. 이런 ..

Jupyter에서 코드를 작성할 때 마크다운과 함께 정리를 하는데, 이때 마크다운에서 작성한 제목을 table of contents로 한번에 확인할 수 있다. 왼쪽에 있는 창에서 세 번째 버튼을 클릭하면 table of contents를 확인할 수 있고, 항목을 누르면 해당 위치로 바로 이동할 수 있다. 작성한 코드가 너무 길 때 유용하게 사용할 수 있는 방법이었다.

Jupyter에서 Python과 R을 하나의 .ipynb 파일에서 사용할 수 있는 방법이 있다. 물론 Python과 R을 커널을 일일이 바꿔가며 사용할 수도 있지만, 매번 그러기 번거로우니... 아래의 예시를 참고하자. 1번 cell: Python에서 list를 만들어서 출력한 모습. 2번 cell: R과의 연결을 위해 extension을 load 3번 cell: R을 연결하여 Python에서 생성한 list를 넘겨준 모습. 4번 cell: 한번 데이터를 R로 넘겨줬다면 다시 넘겨주지 않아도 데이터를 사용할 수 있다. 즉, rpy2를 이용해서 R을 연결하고, %%R을 cell 앞에 달아두면 R을 이용하여 데이터를 분석할 수 있다.

Jupyter Docker Stacks는 Jupyter applications와 interactive computing tools를 포함한 Docker images 모음이다 [1]. 즉, Docker image가 Jupyter 프로그램 및 유용한 도구들을 모두 포함하고 있으므로, image를 다운받아서 로컬에서 실행하면 Jupyter 프로그램 및 유용한 도구들을 일일이 따로 설치할 필요 없이 한번에 사용할 수 있다. 또한 리눅스 시스템도 사용이 가능하다. 참고로 image를 실행한 상태를 container라고 한다. 이 포스팅에서는 Windows 10에서 Docker Desktop을 설치하고, Jupyter Docker Stacks에서 원하는 image를 골라 다운로드한 후 실행하는 과정을 소개하고자 한..

Jupyter에서 다음과 같이 File Save Error가 뜬다면, 같은 주소(URL)로 다시 Jupyter에 접속하여 실행하면 (새로운 Chrome 창), 기존의 Jupyter도 제대로 실행된다 (저장 가능).

굉장히 간단히 for loop 내부에서 terminal commands를 수행할 수 있다. for idx in range(10): !touch {idx}.txt 위 코드를 수행하면 1.txt ~ 10.txt가 생성된다. Reference stackoverflow.com/questions/46920538/running-for-loop-terminal-commands-in-jupyter

1. 실행을 기다리는 cell을 수정한 후, 다시 실행 예약을 시키면 수정한 대로 바로 돌아갈까? 예를 들면, 아래와 같은 상황이다. 첫 번째 cell이 실행되는 중에 두 번째 cell의 내용을 아래와 같이 수정하고, 다시 [CTRL]+[ENTER]로 실행 예약을 시키면 두 번째 cell에서 Hello Blog가 출력될까? . . . 잘 출력된다! 그런데 두 번째 cell의 Hello가 출력되기까지 5초 정도가 걸렸다. 즉, 내 생각에는 이전에 예약해두었던 작업이 다 돌아가고 (출력은 없이), 새로운 작업이 시작되는 것 같다. 그래서 정말 오래 걸리는 작업을 예약했다가 수정해야하는 상황이라면 kernel session을 shut down한 후에 다시 예약을 걸어두는 것이 시간을 절약하는 방법이 될 수 있..

Jupyter에서 kernel을 이용하면 Python 뿐만 아니라 R도 사용할 수 있다. 다음의 과정을 통해 Jupyter kernel에 R을 등록할 수 있다. 1. R session을 시작한다. Kernel에 등록하고자 하는 특정 version의 R을 실행한다. Conda env 내의 R을 등록하고자 한다면 먼저 environment를 활성화한 후 R을 실행한다. $ R 더보기 R이 설치된 conda environment는 다음의 command로 생성할 수 있다. $ conda create -n r_env r-essentials r-base 2. R에서 IRkernel을 설치한다. > install.packages("IRkernel") 3. IRkernel을 통해 kernel을 등록한다. name은 k..

(참고) Jupyter 실행과 관련해서는 아래 글을 확인하자 2021/02/08 - [Computer Science/Jupyter] - [Jupyter] 서버 환경에서 주피터 (Jupyter lab) 실행 및 연결 Jupyter에서 사용되는 커널(Kernel)은 프로그램 실행환경으로 이해하면 된다. Jupyter를 계속 실행시켜둔 채로도 우리는 커널을 바꿔가며 다양한 가상환경을 사용할 수 있는 장점이 있다. 이를 위해서는 먼저 다른 가상환경을 커널 리스트에 넣어주어야 한다. Python kernel 추가먼저 conda 가상환경 리스트는 아래 명령어를 통해 확인할 수 있다.conda env list > jupyter-env /user/bin/miniconda2/envs/jupyter-env > qiime2..

가상환경에 matplotlib를 설치하고 Jupyter를 실행했더니 여전히 import가 되지 않았다. conda activate my-env python -m pip install -U pip python -m pip install -U matplotlib import matplotlib.pyplot as plt no module named 'matplotlib' 그런데 linux command line에서 python을 실행시키고 matplotlib를 import를 시키면 또 문제가 없었다. 검색해보니, linux에서 사용하는 python path와 Jupyter에서 사용하는 python path가 달라서 발생하는 문제였다. 실제로 linux에서 실행시킨 python과 Jupyter 환경 각각에서 아..