# Google Colaboratory からSignateを使うメモ

**Published by:** [Shogaku](https://paragraph.com/@shogaku/)
**Published on:** 2023-01-21
**URL:** https://paragraph.com/@shogaku/google-colaboratory-signate

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Google Colaboratory から、Signate使ったことがなかったので備忘録として残す 元記事 → https://hide.ac/articles/V573gMOwM手順SIGNATE CLI https://pypi.org/project/signate/そして、こちらがとてもためになったGoogle ColabでSIGNATE APIを使うhttps://qiita.com/insilicomab/items/d757339d97b44feaff01APIトークン作成https://signate.jp/account_settings ここで作成。グーグルドライブへ保管Google ColabでSIGNATE APIを使う で導入を丸コピー!pip install signate from googleapiclient.discovery import build import io, os from googleapiclient.http import MediaIoBaseDownload from google.colab import auth auth.authenticate_user() drive_service = build('drive', 'v3') results = drive_service.files().list( q="name = 'signate.json'", fields="files(id)").execute() signate_api_key = results.get('files', []) filename = "/root/.signate/signate.json" os.makedirs(os.path.dirname(filename), exist_ok=True) request = drive_service.files().get_media(fileId=signate_api_key[0]['id']) fh = io.FileIO(filename, 'wb') downloader = MediaIoBaseDownload(fh, request) done = False while done is False: status, done = downloader.next_chunk() print("Download %d%%." % int(status.progress() * 100)) os.chmod(filename, 600) これはGoogle Colab上でSignate APIキーを使用するためのPythonコードです。 このコードは、Google Driveから名前が'signate.json'のファイルを検索し、それをダウンロードし、それを使用してSignate APIに接続するために必要な準備をします。pip install signate： これは、Signate Pythonクライアントライブラリをインストールするためのコマンドです。auth.authenticate_user(): Google Driveにアクセスするための認証を行う。drive_service = build('drive', 'v3') : Google Drive APIのサービスを構築する。results = drive_service.files().list(q="name = 'signate.json'", fields="files(id)").execute() : 指定された名前のファイルを検索する。request = drive_service.files().get_media(fileId=signate_api_key[0]['id']) : 検索したファイルを取得する。fh = io.FileIO(filename, 'wb') : ダウンロードしたファイルを保存するためのFileIOオブジェクトを作成する。downloader = MediaIoBaseDownload(fh, request) : ダウンロードを開始する。os.chmod(filename, 600) : ダウンロードしたファイルに適切なアクセス権を設定する。使える機能チェック!signate --help Usage: signate [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: --help Show this message and exit. Commands: download Download the file of competition files List file of competition list List competition submit Submit a result file to the competition token Download the API Token コマンドを確認していくlist!signate list competitionId title closing prize submitters --------------- -------------------------------------------------------------------------------- ---------- -------------- ------------ 1 【練習問題】銀行の顧客ターゲティング - 6443 24 【練習問題】お弁当の需要予測 - 7823 27 【練習問題】Jリーグの観客動員数予測 - 1863 100 【練習問題】手書き文字認識 - Knowledge 283 102 【練習問題】タイタニックの生存予測 - Knowledge 1942 103 【練習問題】音楽ラベリング - Knowledge 115 104 【練習問題】スパムメール分類 - Knowledge 174 105 【練習問題】毒キノコの分類 - Knowledge 319 106 【練習問題】アワビの年齢予測 - Knowledge 418 107 【練習問題】国勢調査からの収入予測 - Knowledge 658 108 【練習問題】画像ラベリング（20種類） - Knowledge 289 112 【練習問題】ワインの品種の予測 - Knowledge 370 113 【練習問題】山火事の消失面積予測 - Knowledge 262 114 【練習問題】レンタル自転車の利用者数予測 - Knowledge 564 115 【練習問題】アヤメの分類 - Knowledge 462 116 【練習問題】活動センサーログからの動作予測 - Knowledge 69 118 【練習問題】テニスの試合結果の予測 - Knowledge 185 121 【練習問題】自動車の走行距離予測 - Knowledge 1754 122 【練習問題】自動車の評価 - Knowledge 363 123 【練習問題】オゾンレベルの分類 - Knowledge 85 124 【練習問題】ボットの判別 - Knowledge 361 125 【練習問題】ガラスの分類 - Knowledge 269 126 【練習問題】林型の分類 - Knowledge 73 127 【練習問題】ゲーム選手のリーグ分類 - Knowledge 98 128 【練習問題】ステンレス板の欠陥分類 - Knowledge 133 129 【練習問題】都市サイクルの燃料消費量予測 - Knowledge 306 130 【練習問題】天秤のバランス分類 - Knowledge 253 132 【練習問題】ネット広告のクリック予測 - Knowledge 161 133 【練習問題】画像ラベリング（10種類） - 405 135 【練習問題】ネット画像の分類 - 82 262 国立国会図書館の画像データレイアウト認識 2100-12-31 - 100 263 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2100-12-31 - 70 264 マイナビ × SIGNATE Student Cup 2019: 賃貸物件の家賃予測 2100-12-31 - 516 265 【練習問題】健診データによる肝疾患判定 - 668 266 【練習問題】民泊サービスの宿泊価格予測 - 713 267 海洋研究開発機構 熱帯低気圧（台風等）検出アルゴリズム作成 2100-12-31 - 32 268 オプト レコメンドエンジン作成 2100-12-31 62 269 アップル 引越し需要予測 2100-12-31 - 534 270 Weather Challenge：雲画像予測 2100-12-31 - 14 271 JR西日本 走行中の北陸新幹線車両台車部の着雪量予測 2100-12-31 - 33 288 Sansan 名刺の項目予測 2100-12-31 - 48 294 【練習問題】債務不履行リスクの低減 - 337 358 【練習問題】機械稼働音の異常検知 - 98 404 【練習問題】モノクロ顔画像の感情分類 - 138 406 【練習問題】鋳造製品の欠陥検出 - 279 409 【練習問題】株価の推移予測 - 245 565 SIGNATE Student Cup 2021春：楽曲のジャンル推定チャレンジ！！ 2100-12-31 - 172 567 SIGNATE Student Cup 2021秋：オペレーション最適化に向けたシェアサイクルの利用予測 2100-12-31 - 121 595 医学論文の自動仕分けチャレンジ 2100-12-31 59 657 SUBARU 画像認識チャレンジ 2100-12-31 9 841 第１回 金融データ活用チャレンジ 2023-03-05 総額¥1,000,000 66 936 ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ！ 2023-04-30 総額¥1,000,000 16 fileID = 1 にするとき!signate files --competition-id=1 fileId name title size updated_at -------- ----------------- -------------- ------- ------------------- 1 train.csv 学習用データ 2345067 2016-05-31 20:19:48 2 test.csv 評価用データ 1523536 2021-11-02 12:16:31 3 submit_sample.csv 応募用サンプル 205890 2016-05-31 20:20:59 downoadID = 1 にするとき!signate download --competition-id=1 submit_sample.csv test.csv train.csv Download completed. データの中身を確認するhead()メソッドを使用して、最初の5行のデータを表示import pandas as pd submit_sample = pd.read_csv('submit_sample.csv') test = pd.read_csv('test.csv') train = pd.read_csv('train.csv') print(submit_sample.head()) print(test.head()) print(train.head()) 1 0.236 0 2 0.128 1 3 0.903 2 4 0.782 3 5 0.597 4 6 0.555 id age job marital education default balance housing loan \ 0 1 30 management single tertiary no 1028 no no 1 2 39 self-employed single tertiary no 426 no no 2 3 38 technician single tertiary no -572 yes yes 3 4 34 technician single secondary no -476 yes no 4 5 37 entrepreneur married primary no 62 no no contact day month duration campaign pdays previous poutcome 0 cellular 4 feb 1294 2 -1 0 unknown 1 unknown 18 jun 1029 1 -1 0 unknown 2 unknown 5 jun 26 24 -1 0 unknown 3 unknown 27 may 92 4 -1 0 unknown 4 cellular 31 jul 404 2 -1 0 unknown id age job marital education default balance housing loan \ 0 1 39 blue-collar married secondary no 1756 yes no 1 2 51 entrepreneur married primary no 1443 no no 2 3 36 management single tertiary no 436 no no 3 4 63 retired married secondary no 474 no no 4 5 31 management single tertiary no 354 no no contact day month duration campaign pdays previous poutcome y 0 cellular 3 apr 939 1 -1 0 unknown 1 1 cellular 18 feb 172 10 -1 0 unknown 1 2 cellular 13 apr 567 1 595 2 failure 1 3 cellular 25 jan 423 1 -1 0 unknown 1 4 cellular 30 apr 502 1 9 2 success 1 shape属性を使用して、データの行数と列数を確認print(submit_sample.shape) print(test.shape) print(train.shape) (18082, 2) (18083, 17) (27128, 18) info()メソッドやdescribe()メソッドprint(submit_sample.info()) print(test.describe()) print(train.describe()) <class 'pandas.core.frame.dataframe'=""> RangeIndex: 18082 entries, 0 to 18081 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 1 18082 non-null int64 1 0.236 18082 non-null float64 dtypes: float64(1), int64(1) memory usage: 282.7 KB None id age balance day duration \ count 18083.000000 18083.000000 18083.000000 18083.000000 18083.000000 mean 9042.000000 40.914008 1371.980092 15.806725 254.340264 std 5220.256794 10.634331 3105.985293 8.299509 253.591981 min 1.000000 18.000000 -8019.000000 1.000000 0.000000 25% 4521.500000 33.000000 72.000000 8.000000 102.000000 50% 9042.000000 39.000000 447.000000 16.000000 178.000000 75% 13562.500000 48.000000 1427.000000 21.000000 314.000000 max 18083.000000 95.000000 98417.000000 31.000000 3881.000000 campaign pdays previous count 18083.000000 18083.000000 18083.000000 mean 2.781950 39.702428 0.581209 std 3.054651 99.747634 1.965265 min 1.000000 -1.000000 0.000000 25% 1.000000 -1.000000 0.000000 50% 2.000000 -1.000000 0.000000 75% 3.000000 -1.000000 0.000000 max 50.000000 854.000000 58.000000 id age balance day duration \ count 27128.000000 27128.000000 27128.000000 27128.000000 27128.000000 mean 13564.500000 40.951010 1355.800870 15.806215 260.711295 std 7831.323388 10.608542 3003.305272 8.337904 260.091727 min 1.000000 18.000000 -6847.000000 1.000000 0.000000 25% 6782.750000 33.000000 72.000000 8.000000 104.000000 50% 13564.500000 39.000000 449.000000 16.000000 182.000000 75% 20346.250000 48.000000 1428.000000 21.000000 323.000000 max 27128.000000 95.000000 102127.000000 31.000000 4918.000000 campaign pdays previous y count 27128.000000 27128.000000 27128.000000 27128.000000 mean 2.751769 40.528052 0.579733 0.117001 std 3.126594 100.382462 2.503653 0.321427 min 1.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 25% 1.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 50% 2.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 75% 3.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 max 63.000000 871.000000 275.000000 1.000000 </class> データを提出する段階に来たら、また備忘録を残したいと思う

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