5. **［ティア制限を計算する］** を選択します。ティア制限の詳細については、Domoアカウントチームにお問い合わせください。
6. **［保存］** を選択します。
Jupyterが有効になり、ワークスペースを作成できるようになりました。
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### Jupyterワークスペースにアクセスする
ナビゲーションヘッダーで **［データ］** を選択します。
Data Centerが表示されます。
左側のナビゲーションで、 
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### Jupyterワークスペースのタスク
次のセクションでは、ワークスペースの作成、ワークスペースの共有の有効化、ワークスペースの共有、共有ワークスペースでのインスタンスの表示、ワークスペースの実行、ワークスペースの編集、ワークスペースの削除など、Jupyterワークスペース内の特定のタスクについて説明します。
# ワークスペースを作成する
ワークスペースを作成するには、インスタンスでJupyterが有効になっている必要があります。手順については、「 [必要な許可](#required_grants) 」および「 [Jupyterを有効にする](#enable_jupyter) 」を参照してください。
1. ナビゲーションヘッダーで **［データ］** を選択します。
2. 左側のレールで、
オプション | 説明 |
|---|---|
名前 | Jupyterワークスペースの名前 名前では\[:\*?"\<>|]"の文字はサポートされていません。 |
説明 | ワークスペースについての詳細情報など（オプション） |
ティア制限を計算する | ワークスペースに割り当てられているコンピューターのサイズと、このワークスペースに関連付けられているDataFlow |
タイムアウト | Jupyter UIにユーザーアクティビティがないときに、ワークスペースが自動的に停止するまでの時間 |
カーネル | PythonまたはRカーネルが利用可能です。 |
問題なく作成されたらワークスペースを開く | 作成が完了すると、ワークスペースを開始するプロセスが実行されます。 |
入力DataSet | Jupyterワークスペースで使用するためのDomoデータソース（オプション） |
出力DataSet | |
アカウント | ワークスペースで参照するサードパーティアカウント（オプション） |
ファイル共有 | ワークスペース内でファイルを共有するためのオプション。詳細については、「 ファイル共有を作成する 」および「 ファイル共有を使用する 」を参照してください。 |
ワークスペースで実行中のインスタンスを確認するには、 **［他 \<人数>人］** を選択します。
下の図では、ワークスペースで実行中のインスタンスは1つだけです。
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# ワークスペースを実行する
1. **［Jupyterワークスペース］** リストから、実行したいワークスペースを選択します。
**［このワークスペースを開始する］** モーダルが表示されます。
2. **［開始］** を選択します。
ワークスペースの読み込みには数秒かかります。これは正常な動作です。
3. ワークスペースの読み込みが完了したら、ワークスペースのタイトルを選択します。
ワークスペースが開き、メモを編集できます。
2人のユーザーが同じファイルを編集すると、 **［File Changed］** モーダルが表示されます。ほかのユーザーによる変更を上書きしたり、自分が行った変更を元に戻したりできます。
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# ワークスペースを編集する
1. **［Jupyterワークスペース］** リストから、編集したいワークスペースを見つけます。
2. ワークスペースの右側にマウスポインターを合わせます。
4. ファイル共有をカスタマイズするには、以下の設定を行います。
* **［名前］** および **［説明］** フィールドに、ファイル共有の名前とオプションの説明を入力します。
* **［デフォルトのマウントポイント］** フィールドに、 ***パス** を入力します。* これは何でも構いません。
5. **［保存］** を選択して、新しいファイル共有を作成します。
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# ファイル共有を使用する
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# ファイル共有を削除する
1. **［Jupyterワークスペースを作成］ **または** ［Jupyterワークスペースを編集］ **モーダルにアクセスします。**** これらのモーダルにアクセスする方法については、「 [ワークスペースを作成する](#create_workspace) 」および「 [ワークスペースを編集する](#edit_workspace) 」を参照してください。
2. モーダルの **［ファイル共有］** セクションで、削除するファイル共有を特定し、 
ファイル共有がワークスペースから削除されます。
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### Jupyterメモ
Jupyterメモは、1つ以上のセルで構成されるファイルです。これらのセルでは、テキストの記述や書式設定だけでなく、PythonまたはRといったプログラミング言語を使用したコードの記述が可能です。セルの内容を実行すると、テキストやコードに関連付けられた結果の出力がメモに直接表示されます。出力には、テキスト、図、表、画像などの様々な形式を使用できます。メモ内のセルは、自由に追加、編集、移動、複製、再実行、削除することができます。また、セルを順番に実行し、プロジェクトの様々なフェーズを次々に実行することもできます。例えば、メモの最初のセルにDataSetで読み取るコードを含めることができます。2番目のセルには、DataSetで実行する分析を指定するコードを含めることができます。
セルのタイプ、メモに追加する方法、セルの実行方法については、「 [セル](#cells) 」を参照してください。
Jupyterメモのファイルは、実行可能なコードと関連するコード出力を説明テキストや画像とともに表示できるため、対話型セッションの完全な記録として機能します。
JupyterメモをJupyterワークスペースに保存すると、メモとそのコンテンツに後でアクセスできるようになります。Jupyterメモは内部的にはJSONファイルであり、.ipynbという拡張子で保存されます。
ワークスペースからメモをダウンロードして、別の場所に保存したり、共有したりすることもできます。
Jupyterメモの **ファイルブラウザー** では、メモ間を移動したり、関連するファイル共有を表示したりすることができます。
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# Jupyterメモを編集する
2. **［選択］** を選択します。
メインの作業領域に、 *Untitled.ipynb* という名前のメモが開きます。無題のメモは、ワークスペースのサイドパネルにある **ファイルブラウザー** にも表示されます。
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# メモの名前を変更する
メモの名前を変更するには、メモが開いているか閉じているかに応じて、メインの作業領域または **ファイルブラウザー** で行います。以下から適切なオプションを選択してください。
* **メモが開いている場合 —** メインの作業領域でメモのタイトルを右クリックしてメモのオプションを表示し、 **［Rename Notebook］** を選択します。 **［Rename File］** ダイアログが表示されます。メモの新しい名前を入力し、 **［名前を変更］** を選択します。
* **メモが閉じている場合 —** **ファイルブラウザー** で名前を変更するメモのタイトルを右クリックしてファイルオプションを表示し、 **［名前を変更］** を選択します。メモの新しい名前を入力します。
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# メモを保存する
メモをJupyterワークスペースに保存するには、メインの作業領域で **［保存］** を選択します。
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# メモを削除する
メモの削除は、メモが開いているか閉じているかに応じて、メインの作業領域または **ファイルブラウザー** で行います。以下から適切なオプションを選択してください。
* **メモが開いている場合 —** メインの作業領域でメモのタイトルを右クリックしてメモのオプションを表示し、 **［Delete Notebook］** を選択します。ダイアログが表示されます。 **［削除］** を選択します。
* **メモが閉じている場合 —** メインの作業領域でメモのタイトルを右クリックしてメモのオプションを表示し、 **［削除］** を選択します。ダイアログが表示されます。 **［削除］** を選択します。
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# メモをスケジュール設定する
Jupyterメモは、設定された頻度で自動的に実行されるようにスケジュール設定できます。使用可能な頻度のオプションを以下に示します。
* 設定した時刻で1日1回
* 設定した時刻で1日に複数回
* 毎日
* 特定の曜日
* 月の特定の日
* 毎月
* 特定の月の間
また、 [スケジュール設定されたメモを手動で実行](#manually_run_scheduled_notebook) することもできます。
以下の手順でメモをスケジュール設定すると、関連付けられたJupyter DataFlowが作成され、Jupyterメモが自動的に実行されます。このほかにも、Jupyter DataFlowには、以下で説明するように便利な機能があります。
メモのスケジュールを設定したり、変更したりするには次の手順に従います。
1. スケジュールを設定するメモを開きます。ツールバーで、 **［Schedule Notebook］** を選択します。 **［DataFlowを作成］** モーダルが表示されます。
2. モーダルで、 **［名前］** と **［説明］** （オプション）のフィールドを入力します。
3. **［ティアを計算する］** を選択します。
4. **［このDataFlowをどのタイミングで実行しますか？］** メニューで、 **［スケジュールに従う］** を選択します。
5. メモのスケジュールを設定します。
6. **［保存］** を選択します。
DataFlowが、Data Centerの **［DataFlow］** セクションに表示されるようになります。表示するには、ナビゲーションヘッダーで **［データ］** を選択し、Data Centerのサイドバーで 
詳細ビューの **［履歴］** タブで、DataFlowの詳細な実行履歴を確認できます。 [メモの出力をダウンロード](#download_notebook_output) することもできます。
**［バージョン］** タブでは、DataFlowのバージョンリストを確認できます。
**［設定］** タブ、 **［DataSet］** タブ、 **［系統］** タブには情報はありません。
DataFlowに関連付けられているJupyterメモを開くには、詳細ビューから **［Jupyterで編集］** を選択します。
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#### メモの出力をダウンロードする
以下の手順を実行すると、Jupyter DataFlowの特定の実行用にメモの出力をダウンロードできます。
1. [DataFlowの詳細ビューの **［履歴］** タブに移動](#navigate_to_dataflow) します。
2. ログで、出力情報を出力する実行を表す行を特定します。
3. その行の
この例では、メモの出力をPDFファイルでダウンロードしています。
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#### スケジュールが設定されたメモを手動で実行する
スケジュールが設定されているJupyterメモを手動で実行するには、以下の手順に従います。
1. Data Centerの **［DataFlow］** セクションで、スケジュールが設定されているJupyterメモのJupyter DataFlowを見つけます。
2. Jupyter DataFlowの行で、
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# セル
Jupyterメモのファイルは、セルと呼ばれる1つ以上のグレーの長方形フィールドで構成されています。
セルに様々なタイプの入力を入力し、それを実行して出力を受け取ることができます。セルに入力できる内容や、実行時のセルの出力は、セルのタイプによって決まります。セルには、コードセル、マークダウンセル、未加工セルの3タイプがあります。
* **コードセル —** コードの記述および編集ができます。コードの記述に使用するプログラミング言語は、Jupyterワークスペースを作成する際に選択したカーネルのタイプ（PythonまたはR）によって異なります。コードセルを実行すると、コードセルのすぐ下にコードの出力が表示されます。出力には、テキスト、図、表、画像などの様々な形式を使用できます。
* **マークダウンセル —** テキストを書き込むことができます。また、マークダウン言語を使用して、斜体や太字、リストの指定、見出しの作成など、テキストのマークアップや書式設定を行うこともできます。マークダウンセルを実行すると、入力したテキストの書式はリッチテキストになります。基本的なマークダウン構文については、 [こちら](https://www.markdownguide.org/basic-syntax/) 
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#### メモにセルを追加する
メモにセルを追加するには、以下の2つのオプションのいずれかを使用します。
* **追加 —** ツールバーで 
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#### その他のセルオプション
削除、移動、コピー、切り取り、貼り付け、結合、分割など、セルに様々な変更を加えることができます。
ワークスペースのツールバーで **［編集］** を選択し、目的のオプションを選択するか、対応するキーボードショートカットを入力します。メモとセルのコントロールを使用して、セルに変更を加えることもできます。
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#### セルに入力を追加する
セルにテキストやコード（Python、R、Markdown）などの入力を追加するには、メモのセルを選択し、入力内容を入力します。
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#### セルを実行する
セルの内容を実行すると、入力テキストやコードに関連付けられた結果の出力がメモに直接表示されます。入力とセルのタイプに応じて、テキスト、図、表、画像などの形式で出力できます。詳細については、「 [セル](#cells) 」を参照してください。1つ以上のセルを同時に実行できます。
個々のセルを実行するには、セルを選択して、ツールバーの 
すべてのセルを同時に実行するには、ワークスペースのツールバーから **［実行］** > **［Run All Cells］** を選択します。
セルが正常に実行されると、出力がメモに表示されます。以下は、マークダウンセルとコードセルの例です。
必要な情報を入手したら、Jupyterメモに移動し、 **domo-jupyter** ライブラリを最新バージョンにアップデートします。
```
conda install -c https://domo-conda-prod.s3.amazonaws.com/domo domojupyter=1.1.32
```
新しいライブラリを正常にインストールした後、 **［Kernel］** > **［Restart Kernel］** を選択してカーネルを再起動します。
インストールが完了したら、メモで2つの実行方法を使用できるようになります。
```
import domojupyter.execution as domo_execution import json payload = domo_execution.get_payload() new_payload = {'newProperty': payload['test'] + 'NEW!'} # write_response - is required to get the output domo_execution.write_response(new_payload)
```
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### Jupyterの基本
このセクションでは、Jupyterワークスペースのその他の機能について説明します。
# データを読み込む
Domojupyterライブラリを使ってデータをJupyterメモに読み込むことができます。このライブラリにはJupyter内でDomoとやり取りするのに便利な機能が用意されています。 Domojupyterライブラリを使ってJupyterメモにデータを読み込む前に、ワークスペースに入力データソースが必要です。
新しいワークスペースを作成する場合は、前のセクション「 [ワークスペースを作成する](#create_workspace) 」を参照してください。
ワークスペースが既に存在していても、入力データソースがない場合は、以下の手順に従ってください。
1. Jupyterワークスペースで、リストからワークスペースを見つけます。所有者別に検索とフィルターができます。
2. ワークスペースにマウスポインターを合わせます。
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# データを書き込む
Domojupyterライブラリを使ってデータをDomoデータソースに書き戻すことができます。このライブラリはJupyter内でDomoとやり取りするのに便利な機能を提供します。Domojupyterライブラリを使ってJupyterメモにデータを書き込む前に、ワークスペースに出力データソースが必要です。
新しいワークスペースを作成する場合は、前のセクション「 [ワークスペースを作成する](#create_workspace) 」を参照してください。
ワークスペースが既に存在していても、出力データソースがない場合は、以下の手順に従ってください。
1. Jupyterワークスペースで、リストからワークスペースを見つけます。所有者別に検索とフィルターができます。
2. ワークスペースにマウスポインターを合わせます。
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# Append、Upsert、Partitionを使用する
DataSetを更新するには、以下のコマンドを使用します。
* domo.write\_dataframe(df, output\_dataset)
* domo.write\_dataframe(df, output\_dataset, update\_method="REPLACE")
* domo.write\_dataframe(df, output\_dataset, update\_method="APPEND")
* domo.write\_dataframe(df, output\_dataset, update\_method="UPSERT", update\_key=column\_name)
* domo.write\_dataframe(df, output\_dataset, update\_method="PARTITION", partition\_name=’Example Name’)
[このページのトップへ](#intro)
# ライブラリをインストールして使用する
Jupyterワークスペースにライブラリをインストールするには、ターミナルを開いて必要なコマンドを実行します。Seabornライブラリをインストールするコマンドの例は `conda install seaborn -y` です。インストールが完了すると、Jupyterメモの中でこれらのライブラリをインポートして使用することができます。
例：
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# 利用状況のモニタリング
Domo内でのJupyterの利用状況を監視できます。前提条件として、デフォルトの管理者権限または「使用状況メトリクスを表示」および「Jupyterワークスペースを管理」の許可が有効なカスタマイズされた権限のいずれかが割り当てられている必要があります。
使用量ベースの請求のアクセス権を持つカスタマイズされた権限を作成するには、以下の手順を実行します。
1. デフォルトの管理者権限などの既存の権限を複製します。
2. 複製した権限から、課金管理者には不要な許可を削除します。
3. この権限に、「使用状況メトリクスを表示」および「Jupyterワークスペースを管理」の許可を追加します。
カスタマイズされた権限の作成の詳細については、「 [ユーザーの権限と許可を管理する](/ja/s/article/360043438973) 」を参照してください。
権限を作成したら、以下の手順に従って利用状況を表示します。
1. ナビゲーションヘッダーで、 **［その他］** > **［管理者］** に進みます。
2. **［カンパニー設定］** メニューの **［管理者］** 画面で、 **［利用状況］** を選択します。
3. **［Jupyterの計算］** タブに進みます。
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### よくある質問