這份投影片介紹如何使用Graphlab Create的部分功能。

1. Graphlab Create 使用
- 以 SFrame 為例

2. Agenda
● 如何安裝 Graphlab Create
– 兼論安裝 open source SFrame
● 如何使用 Graphlab Create
– 以 SFrame 為例。
● References

3. 如何安裝 Graphlab Create
● 到官網去填資料。 https://dato.com/download/
● 如果你有資格申請學術版，可以到
https://dato.com/download/academic.html 申
請。
● 申請好後會收到 Email ，內有註冊用的 Email 和
產品序號。
● 先收著，後面很快會到。

4. 安裝 IPython
● 網路上有很多用 pip 安裝的教學，但我都沒成功。
● 在此分享的是用 ANACONDA 來安裝
– 可以從 https://www.continuum.io/downloads下載安裝。支
援 Windows, Linux 和 Mac.
● 因為 Graphlab create 要求 Python 2.7, 因此請選擇
2.7 版本來安裝。
● 安裝完後， console 下就有 conda 這個 command
了。

5. 安裝 Graphlab Create - Windows
● 前提：已經安裝好 ANACONDA 。
● 如果是 Windows 環境，就直接下載 Installer 。
– https://dato.com/download/install-graphlab-create.html
– 選擇 Windows 的 tab.
– 如果你在前一頁安裝 ANACONDA 不順利，用這個安
裝比較簡單。
● 安裝完要使用前面註冊的 Email 和產品序號來開
啟它。

6. 安裝 Graphlab Create - Linux
● 確定有沒有 Python 2.7.x 環境。
● 確定 pip 的版本大於 7 。
# Create a new conda environment with Python 2.7.x
conda create -n dato-env python=2.7 anaconda
# Activate the conda environment
source activate dato-env
# Ensure pip is updated to the latest version
conda update pip

7. 安裝 Graphlab Create - Linux
● 安裝 Graphlab Create 。
– 粗體字的部分要用之前註冊的 Email 和產品序號來代
入。
● 確定有裝好 IPython 和 IPython Notebook 。
# Install your licensed copy of GraphLab Create
pip install --upgrade --no-cache-dir https://get.graphlab.com/GraphLab-
Create/1.10.1/your registered email address here/your product key here/GraphLab-
Create-License.tar.gz
# Install or update IPython and IPython Notebook
conda install ipython-notebook

8. 安裝 open source SFrame
● SFrame 是 Dato 這家公司的一個開源專案。
● 為什麼要用 SFrame
– 使用非常方便。
– 未來若要將程式移到 Grpahlab Create 上，移植的成
本比較小。
● 在 github 上面的連結。
https://github.com/dato-code/SFrame

9. 安裝 open source SFrame
● 前提： 沒有安裝 Graphlab Create 。
● 依照投影片第 4 頁的方法安裝好 IPython 和第 6
頁確定有 pip 。
● 有可能會有些 dependency ，就看 error log 有缺
什麼就裝什麼。
pip install -U sframe

10. 如何使用 Graphlab Create
● 前提 1 ：會 IPython notebook 的基本操作。
● 前提 2 ：會 Python 的基本語法。
● 啟動 Graphlab Create 。
– Windows : 直接雙點桌面上 Dato 圖示。會如下圖，
二個啟動方式， 一個是 Python console ， 另一個是
IPython notebook 。

11. 如何使用 Graphlab Create
● Linux
– 在 console 下。
– 會看到以下的輸出。
$ source activate dato-env
discarding /home/zylix/anaconda2/bin from PATH
prepending /home/zylix/anaconda2/envs/dato-env/bin to PATH
(dato-env)zylix@zylix-Shark-Bay:~$

12. 使用 Graphlab Create - SFrame
● Graphlab 的 SFrame 支援許多資料格式。
– csv file (comma separated value)
– sframe directory archive (A directory where an sframe was
saved previously)
– general text file (with csv parsing options, See read_csv())
– a Python dictionary
– pandas.DataFrame
– JSON
– Apache Avro
– PySpark RDD

13. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 我們以較常見的 CSV 格式為例。
● 假設有一個欄位為 ['First Name', 'Last Name',
'Country', 'age'] 的 csv 檔。檔案名稱為 people-
example.csv
● 用 SFrame 讀入。
import graphlab
sf = graphlab.Sframe('people-example.csv')
sf # 看前幾筆資料
sf.column_names() # 看欄位名稱

14. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 顯示出每欄的資料結構。
● 流灠器會跳出另一個 tab 做出很精緻的資料結構
分析。
sf.show()

15. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 如果不想要另外跳出一個 tab ，要顯示在同一個
頁面， 則如以下：
● 畫面如下：
graphlab.canvas.set_target('ipynb')
sf.show(view="Summary")

16. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 其他的顯示方法。
● 列出各欄的資料以及對欄位做運算。
– 對欄位資料做運算。
sf.show(view="Bar Chart", x="First Name", y="age")
sf['age'].show(view='Categorical')
sf['Country']
sf['age']
sf['age'].mean()
sf['age'].max()
sf['age'] * sf['age'] # 求每個年齡的平方

17. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 要新增一個欄位，例如 Full name 。
●
● 會得到以下。
sf['Full Name'] = sf['First Name'] + ' ' + sf['Last Name']
sf

18. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 使用 Python 的 apply() ，可以批次處理整欄的資
料。
● 例如：要把國家名稱的 TW, ”罝換成 Taiwan”
● 先把 function 寫好。
def transform_country(country):
if country == 'USA':
return 'United States'
else:
return country

19. 使用 Graphlab Create - SFrame
● 先做 function 的單元測試。
●
● 確定它的輸出是正確的， 也就是 Taiwan.
● 用 apply() 來做批次轉換。
● 它會把 Country 欄位裡所有的 TW 都置換成 Taiwan 。
● 事實上 sf['Country'] 在這裡的型別已經是 SArray 了。
transform_country('TW')
sf['Country'] = sf['Country'].apply(transform_country)

20. 使用 Open source SFrame
● 和 Graphlab Create 不一樣的地方
import sframe as sf
sf.Sframe.read_csv('people-example.csv')
# 另外組成一個 SFrame
data_set = sf.Sframe({'x1' : feature, 'y': label})

21. References
● SFrame API document:
https://dato.com/products/create/docs/generated/gr
● SArray API document:
https://dato.com/products/create/docs/generated/gr
● Getting started to SFrame
https://dato.com/learn/gallery/notebooks/introductio