チュートリアル: Azure Cosmos DB for NoSQL で Jupyter Notebook を作成してデータを分析および視覚化する (プレビュー)

適用対象: NoSQL

警告

Azure Cosmos DB の Jupyter Notebook 機能は、2024 年 3 月 30 日に廃止されます。Azure Cosmos DB アカウントから組み込みの Jupyter Notebook を使用することはできません。 Jupyter Notebook をサポートする Visual Studio Code、または任意のノートブック クライアントを使用することをお勧めします。

このチュートリアルでは、Azure Cosmos DB の Jupyter Notebooks 機能を使用して、サンプル小売データを Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントにインポートする方法について説明します。 Azure Cosmos DB のマジック コマンドを使用してクエリを実行し、データを分析して、結果を視覚化する方法をご覧ください。

前提条件

• 既存の Azure Cosmos DB for NoSQL アカウント。
  • Azure サブスクリプションを既にお持ちの場合は、新しいアカウントを作成します。
  • Azure サブスクリプションがない場合。 Azure Cosmos DB を無料で試すことができます。クレジット カードは必要ありません。

新しいノートブックを作成する

このセクションでは、Azure Cosmos データベースとコンテナーを作成し、コンテナーに小売データをインポートします。

1. Azure Cosmos DB アカウントに移動して、[データ エクスプローラー] を開きます。

2. [新しいノートブック] を選択します。

   

3. 確認のダイアログが表示されたら、[作成] を選択します。

   注意

   Jupyter Notebook を操作できるように、一時的なワークスペースが作成されます。 セッションの有効期限が切れると、ワークスペース内のすべてのノートブックが削除されます。

4. ノートブックに使用するカーネルを選択します。

Python

C#

ヒント

新しいノートブックが作成され、その名前を VisualizeRetailData.ipynb などに変更できます。

SDK を使用してデータベースとコンテナーを作成する

Python

1. 既定のコード セルから開始します。

2. このチュートリアルに必要なパッケージをすべてインポートします。

   import azure.cosmos
   from azure.cosmos.partition_key import PartitionKey
   

3. 組み込みの SDK を使用して RetailIngest という名前のデータベースを作成します。

   database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')
   

4. WebsiteMetrics という名前のコンテナーを /CartID のパーティション キーで作成します。

   container = database.create_container_if_not_exists(id='WebsiteMetrics', partition_key=PartitionKey(path='/CartID'))
   

5. [実行] を選択して、データベースとコンテナー リソースを作成します。

   

C#

1. 既定のコード セルから開始します。

2. このチュートリアルに必要なパッケージをすべてインポートします。

   using Microsoft.Azure.Cosmos;
   

3. 組み込みの SDK を使用して、クライアントの種類の新しいインスタンスを作成します。

   var cosmosClient = new CosmosClient(Cosmos.Endpoint, Cosmos.Key);
   

4. RetailIngest という名前のデータベースを作成します。

   Database database = await cosmosClient.CreateDatabaseIfNotExistsAsync("RetailIngest");
   

5. WebsiteMetrics という名前のコンテナーを /CartID のパーティション キーで作成します。

   Container container = await database.CreateContainerIfNotExistsAsync("WebsiteMetrics", "/CartID");
   

6. [実行] を選択して、データベースとコンテナー リソースを作成します。

   

マジック コマンドを使用してデータをインポートする

1. 新しいコード セルを追加します。

2. コード セル内に、次のマジック コマンドを追加して、既存のコンテナーに、この URL から JSON データをアップロードします: https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json

   %%upload --databaseName RetailIngest --containerName WebsiteMetrics --url https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json
   

3. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

   

   Note

   インポート コマンドの完了には 5 から 10 秒かかります。

4. 実行コマンドからの出力を確認します。 2,654 個のドキュメントがインポートされたことを確認します。

   Documents successfully uploaded to WebsiteMetrics
   Total number of documents imported:
     Success: 2654
     Failure: 0
   Total time taken : 00:00:04 hours
   Total RUs consumed : 27309.660000001593
   

データを視覚化する

Python

1. 別の新しいコード セルを作成します。

2. コード セルで、SQL クエリを使用して Pandas DataFrame を設定します。

   %%sql --database RetailIngest --container WebsiteMetrics --output df_cosmos
   SELECT c.Action, c.Price as ItemRevenue, c.Country, c.Item FROM c
   

3. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

4. 別の新しいコード セルを作成します。

5. コード セルで、データフレームから上位 10 個の項目を出力します。

   df_cosmos.head(10)
   

6. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

7. コマンドを実行した出力を確認します。

   	アクション	ItemRevenue	国	Item
   0	購入済み	19.99	マケドニア旧ユーゴスラビア共和国	Button-Up Shirt
   1	表示	12.00	パプアニューギニア	Necklace
   2	表示	25.00	スロバキア (スロバキア共和国)	Cardigan Sweater
   3	購入済み	14.00	セネガル	Flip Flop Shoes
   4	表示	50.00	パナマ	Denim Shorts
   5	表示	14.00	セネガル	Flip Flop Shoes
   6	追加	14.00	セネガル	Flip Flop Shoes
   7	追加	50.00	パナマ	Denim Shorts
   8	購入済み	33.00	パレスチナ	Red Top
   9	表示	30.00	マルタ	Green Sweater

8. 別の新しいコード セルを作成します。

9. コード セルで pandas パッケージをインポートして、データフレームの出力をカスタマイズします。

   import pandas as pd
   pd.options.display.html.table_schema = True
   pd.options.display.max_rows = None
   
   df_cosmos.groupby("Item").size()
   

10. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

11. 出力で、[折れ線グラフ] オプションを選択して、データの別の視覚化を表示します。

    

C#

1. 新しいコード セルを作成します。

2. コード セルで、コンテナー内の項目を表す新しい C# クラスを作成します。

   public class Record
   {
     public string Action { get; set; }
     public decimal Price { get; set; }
     public string Country { get; set; }
     public string Item { get; set; }
   }
   

3. 別の新しいコード セルを作成します。

4. コード セルで、SDK を使用して SQL クエリを実行して results という名前の List<T> 型の変数にクエリの出力を格納するコードを追加します。

   using System.Collections.Generic;
   
   var query = new QueryDefinition(
       query: "SELECT c.Action, c.Price, c.Country, c.Item FROM c"
   );
   
   FeedIterator<Record> feed = container.GetItemQueryIterator<Record>(
       queryDefinition: query
   );
   
   var results = new List<Record>();
   while (feed.HasMoreResults)
   {
       FeedResponse<Record> response = await feed.ReadNextAsync();
       foreach (Record result in response)
       {
           results.Add(result);
       }
   }
   

5. 別の新しいコード セルを作成します。

6. コード セルで、キーとして Item フィールドの一意の順列を、値として [価格] フィールドのデータを追加して、ディクショナリを作成します。

   var dictionary = new Dictionary<string, decimal>();
   
   foreach(var result in results)
   {
       dictionary.TryAdd (result.Item, result.Price); 
   }
   
   dictionary
   

7. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

8. Item フィールドと Price フィールドの一意の組み合わせで出力を確認します。

   ...
   Denim Jacket:31.99
   Fleece Jacket:65
   Sandals:12
   Socks:3.75
   Sandal:35.5
   Light Jeans:80
   ...
   

9. 別の新しいコード セルを作成します。

10. コード セルで、results 変数を出力します。

    results
    

11. [Run Active Cell] (アクティブ セルの実行) を選択すると、この特定のセルでのみコマンドが実行されます。

12. 出力で、[ボックス プロット] オプションを選択して、データの別の視覚化を表示します。

    

ノートブックを保持する

1. [ノートブック] セクションで、このチュートリアル用に作成したノートブックのコンテキスト メニューを開き、[ダウンロード] を選択します。

   

   ヒント

   作業内容を永続的に保存するには、セッションが終了する前に、ノートブックを GitHub リポジトリに保存するか、ノートブックをローカル コンピューターにダウンロードします。

次のステップ

• Azure Cosmos DB の Jupyter Notebooks 機能について学習する
• GitHub から Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントにノートブックをインポートする
• Jupyter Notebook サポートに関する FAQ を確認する