コピペでできるデータサイエンティスト向けpython環境構築(MacOS版)
にてpython分析環境ができ、jupyter notebookがブラウザにて起動している状態を想定してます。

jupyter notebook上で新しいディレクトリ(フォルダ)を作成する

右上のボタン「New」をクリックすると、リストがでてきます。
その中の「Folder」をクリックすると、新しいディレクトリができます。

フォルダの名前は、チェックボックスをクリックして、「rename」ボタンで変更可能です。

ここでは「nehan_blog」というディレクトリを作ってみました。
なお、ディレクトリ名をクリックすると、ディレクトリの中に入れます。

pythonのnotebookを作成する

上記で作成した「nehan_blog」ディレクトリの中に、python3系が動くnotebookを作成します。
右上のボタン「New」をクリックすると、リストがでてきます。
その中の「Python 3」をクリックすると、新しいnotebookが別ウィンドウで立ち上がります。

「nehan_blog」ディレクトリの中にも新しい.ipynbファイルができていることが確認できます。
この.ipynbはこのファイルがnotebookのファイルであることを示す拡張子です。(過去、jupyter notebookが、「ipython notebook」という名で呼ばれていた名残です。)

notebookの名前を変更する

デフォルトでは「Untitled」になっています。

notebookの名前部分をクリックすると、notebookのファイル名が変更できます。

もちろん、「nehan_blog」ディレクトリ内のファイル名も変更されています。

notebook上でpythonが動くか確認する

notebookの入力フィールドにpythonコードを記述してみましょう。
このフィールドは「セル」と呼ばれます。

print("Hello world!")

※python2の場合は、微妙に異なりますのでご注意を。

print "Hello world!"

コントロールキー+エンターキーで、入力したコードが実行できます。
※シフトキー+エンターキーで下にセルを追加します。この2つのショートカットキーはよく使います。

ちゃんと”Hello world!”が出力されたら、成功です。
このように、対話するようにpythonコードを書けることが、jupyter notebookの特徴です。
pythonの動作が確認できたところで、早速データ分析のコードを書いていきましょう。

次回は早速、csvデータの読み込みを行ないます。