Pythonデータ分析画面を使う準備

PC-KEIBA Databaseの「Pythonデータ分析」画面を使うには、次の3つの外部プログラムが必要です。

  1. Python (パイソン)
  2. pandas (パンダス)
  3. scikit-learn (サイキットラーン)

このページの手順で準備を進めてください。とても簡単です。

Python のインストール

最初にバージョン 3.x.xの「Python」をインストールします。Pythonとは、データ分析や人工知能のシステム開発で非常に人気があるプログラミング言語です。

開発環境を構築する必要はありません。ここではPythonのインストールだけでOKです。

インストール方法は、次のGoogleの検索結果からお使いのWindows(7、 8、 8.1、 10)に合った方法を参考にしてください。→Python インストール

pandas のインストール

次に「pandas」をインストールします。pandasとは、データ分析システムの開発を支援するPythonのライブラリ(汎用モジュール群)です。バージョンはpipコマンドが適切なものを判断してくれるので気にする必要はないです。

PCモニターの左下にある「ここに入力して検索」の検索ボックスに「cmd」と入力します。※検索ボックスが無い場合は虫眼鏡のアイコンをクリック。

出てきた「コマンドプロンプト」をクリックして起動します。

そして次のコマンドを、コマンドプロンプトで実行します。

py -m pip install pandas

上記の文字(コマンド)をドラッグして、キーボードの「Ctrl」キーと「C」キーを同時に押せばコピーできます。コマンドプロンプトへの入力(貼り付け)は「Ctrl」キーと「V」キー。何のこっちゃ分からなければ直接手入力でもOK。いずれかの形でコマンドプロンプトに入力、次の画像ような状態にできたらキーボードの「Enter」キーを押します。インストールが始まります。

しばらく待って、コマンドプロンプトを起ち上げたときの最初の文字(※このマニュアルの例では “C:\Users\user>”)が出てきたらインストール完了です。

scikit-learn のインストール

次に「scikit-learn」をインストールします。scikit-learnとは、機械学習システムの開発を支援するPythonのライブラリです。

インストールの手順は先ほどの「pandas」と同じです。コマンドが違う以外は全く同じです。コマンドプロンプトもそのまま使えばOKです。次のコマンドを、コマンドプロンプトで実行してください。

py -m pip install scikit-learn

余談ですが「pandas」と「scikit-learn」は、世界的データ分析コンペである「Kaggle」の上位入賞者も使ってる信頼性の高いライブラリです。

インストールした python.exe の場所を調べる

PCモニターの左下にある「ここに入力して検索」の検索ボックスに「python」と入力します。※無い場合は虫眼鏡のアイコンをクリック。

「最も一致する検索結果」に出てきた「Python」の右側にある「ファイルの場所を開く」をクリックします。

ファイルの場所がエクスプローラーで表示されます。

ファイルは、この例では「ショートカット」になってますが「実行ファイル(*.exe)」の場合もあります。もちろんバージョン(3.x)も時期によって異なります。

ここでアクティブになってるファイルの場所(パス)を覚えてください。このあとで必要になります。でも覚えれる人は少数と思うので、次のいずれかの方法をとってください。

  • このエクスプローラーを起ち上げたままにしておく。
  • ファイルのパスをクリップボードにコピーしてテキストファイルに貼り付けておく。
  • メモしておく。

Pythonのインストール先は人それぞれ違います。画像と同じ場所を探すのではなく、このマニュアルの手順で調べてください。

「Pythonデータ分析」画面の表示

最後に、先ほど調べた「python.exe」の場所を「PC-KEIBA Database」に設定します。

  1. ツールバーの「データ」をクリックします。
  2. メニューの「Pythonデータ分析」をクリックします。

画面右下の「参照」ボタンをクリックします。

ここで先ほどの「python.exe」の場所まで移動して「python.exe」を選択。そして「開く」ボタンをクリックします。

「Pythonデータ分析画面を使う準備」は以上で完了です。この作業は一度だけでOKです。※2回目以降は不要。

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