ローカル・システムからのファイルの追加

Jupyterlab ノートブック・エディターを使用してローカル・システムからプロジェクトにファイルを追加するには、以下のようにします。

1. ノートブックを編集モードで開きます。
2. ツールバーから、 「資産をプロジェクトにアップロード」 アイコン をクリックし、ファイルを追加します。

リソース・ハブからのデータ・セットのロード

リソース・ハブ上のデータ・セットには、オープン・データが含まれています。 この短いビデオを視聴して、リソース・ハブでパブリック・データ・セットを操作する方法を確認してください。

• トランスクリプト
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  動画のトランスクリプト

  時刻	トランスクリプト
  00:00	このビデオでは、 Cloud Pak for Data as a Service ギャラリーでパブリック・データ・セットにアクセスする方法を示します。
  00:06	リソース・ハブで開始し、フィルターを使用してデータ・セットのみを表示します。
  00:13	ここには、分析に使用できるリッチ・データ・セットがいくつかあります。
  00:17	例えば、「エコノミー」、「人口」、「天気」、「仕事」などを検索できます。
  00:28	これは、興味深いデータ・セットのように見えます。
  00:30	それを開き、データをプレビューします。
  00:34	ここから、ソーシャル・メディア上でデータ・セットを共有したり、データ・セットへの直接リンクを取得したり、データ・セットをダウンロードしたりできます。
  00:45	データ・セットを特定のプロジェクトにコピーすることもできます。
  00:52	では、そのプロジェクトにナビゲートします。
  00:55	「資産」タブで、データ資産セクションにデータ・セットが追加されたことが分かります。
  01:01	では、新しいノートブックを追加します。
  01:05	このノートブックのタイトルは「失業率」になります。
  01:09	ランタイム環境と言語を選択してください。
  01:14	準備ができたら、ノートブックを作成してください。
  01:20	ノートブックがロードされたら、データ・ソースにアクセスし、失業ファイルを見つけます。
  01:27	「コードに挿入」をクリックし、データの挿入方法を選択してください。
  01:33	このドロップダウン・ボックスの選択項目は、このノートブックで使用される言語に依存します。
  01:38	挿入されたコードには、 Object Storage インスタンスからデータ・ファイルを読み取るために必要な資格情報が含まれていることに注意してください。
  01:45	コードを実行すると、最初の 5 行が表示されます。
  01:50	これで、Resource Hub 内の任意のリッチ・データ・セットの分析を開始する準備ができました。
  01:56	Cloud Pak for Data as a Service の資料には他にもビデオがあります。

リソース・ハブからプロジェクトにデータ・セットを追加するには、以下のようにします。

1. ナビゲーションメニューからリソースハブを選択します。

2. 追加するデータ・セットのカードを見つけます。
   

   

3. 「プロジェクトに追加」をクリックし、プロジェクトを選択して、 「追加」をクリックします。 「プロジェクトの表示」をクリックすると、プロジェクトの「概要」ページが表示されます。 データ資産が、プロジェクトの「資産」ページのデータ資産のリストに追加されます。

ファイルからのデータのロード

前提条件 ファイルは、プロジェクト内の資産として存在している必要があります。 詳しくは、「 ローカル・システムからのファイルの追加 」または「 リソース・ハブからのデータ・セットのロード」を参照してください。

プロジェクト・ファイルからノートブックにデータをロードするには、以下のようにします。

1. ノートブックを編集モードで開きます。
2. Code snippetsアイコンをクリックし、Read dataをクリックして、プロジェクトからデータファイルを選択します。 選択を変更する場合は、 「編集」 アイコンを使用します。
3. 「名前を付けてロード」 ドロップダウン・リストから、希望するロード・オプションを選択します。 「資格情報」を選択すると、ファイル・アクセス資格情報のみが生成されます。 詳しくは、 資格情報の追加を参照してください。
4. ノートブックの空のコード・セルをクリックし、 「コードをセルに挿入」 をクリックして、生成されたコードを挿入します。 あるいは、生成されたコードをクリックしてクリップボードにコピーし、コードをノートブックに貼り付けます。

生成されたコードは、データ・セットの処理を開始するためのクイック・スタートとして機能します。 実動システムの場合は、挿入されたコードを慎重に検討して、ニーズにより適した独自のコードを作成するかどうかを判断してください。

どのノートブック言語およびデータ・フォーマットに対してどのデータ構造が生成されるかを確認するには、 データ・ロード・サポートを参照してください。

データ・ソース接続からのデータのロード

前提条件 IBM データ・サービスまたは外部データ・ソースからデータをロードする前に、プロジェクトへの接続を作成または追加する必要があります。 『プロジェクトへの接続の追加』を参照してください。

既存のデータ・ソース接続からノートブック内のデータ構造にデータをロードするには、以下のようにします。

1. ノートブックを編集モードで開きます。
2. Code snippetsアイコンをクリックし、Read dataをクリックして、プロジェクトからデータ・ソース接続を選択します。
3. スキーマを選択し、テーブルを選択します。 選択内容を変更する場合は、 「編集」 アイコンを使用します。
4. ロード・オプションを選択します。 「資格情報」を選択すると、メタデータのみが生成されます。 詳しくは、 資格情報の追加を参照してください。
5. ノートブックの空のコード・セルをクリックし、セルにコードを挿入します。 あるいは、生成されたコードをクリックしてクリップボードにコピーし、コードをノートブックに貼り付けます。
6. 必要な場合は、鍵アイコンが表示されているロックされたデータ接続用の個人認証情報を入力します。 これは、ユーザーに対して永続的に接続のロックを解除する 1 回限りのステップです。 接続をアンロックすると、鍵アイコンは表示されなくなります。 詳しくは、 プロジェクトへの接続の追加を参照してください。

生成されたコードは、接続の処理を開始するためのクイック・スタートとして機能します。 実動システムの場合は、挿入されたコードを慎重に検討して、ニーズにより適した独自のコードを作成するかどうかを判断してください。

個々の接続プロパティに関する情報は、https://dataplatform.cloud.ibm.com/connections/docs

どのノートブック言語およびデータ・フォーマットに対してどのデータ構造が生成されるかを確認するには、 データ・ロード・サポートを参照してください。

資格の追加

IBM Cloud Object Storageにあるファイルや、接続を通じてアクセス可能なファイルにアクセスするための独自のコードを生成できます。 これは、例えば、ご使用のファイル・フォーマットがスニペット生成ツールによってサポートされていない場合に役立ちます。 資格情報を使用して、ノートブック・セル内のデータ構造にデータをロードするための独自のコードを作成できます。

資格情報を追加するには:

1. コードスニペットアイコン「クリックし、「Read data」をクリックする。
2. ノートブックの空のコード・セルをクリックし、ロード・オプションとして 「資格情報」 を選択し、資格情報をセルにロードします。 資格情報をクリックしてクリップボードにコピーし、ノートブックに貼り付けることもできます。
3. データにアクセスするには、ノートブックのコードに資格情報を挿入します。 例えば、『Python のブログ』でこのコードを参照してください。

API 関数またはオペレーティング・システム・コマンドを使用してデータにアクセスする

ノートブックで API 関数またはオペレーティング・システム・コマンドを使用して、データにアクセスできます。例えば、 wget コマンドは、HTTP、HTTPS、または FTP プロトコルを使用してデータにアクセスします。 これらのタイプの API 関数およびコマンドを使用する場合は、プロジェクト・アクセス・トークンを設定するコードを組み込む必要があります。 『プロジェクト・アクセス・トークンを手動で追加する』を参照してください。

APIに関する参考情報は、Data and AI Common Core APIを参照。

親トピック: ノートブックおよびスクリプト