最新の Kaggle Notebook でデータを追加・確認する方法

Hello there, ('ω')ノ

手順 1: Kaggle Notebook を開く

1. Kaggle にログインする。
2. Kaggle Notebooks にアクセス。
3. 「New Notebook」（新しいノートブック）を作成するか、既存のノートブックを開く。

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手順 2: 右側の「データ」パネルを確認

2024年の Kaggle Notebook では、画面右側に常に「データ」パネル が表示されています。

• 「データ」セクション には、現在ノートブックで利用できるデータセットが表示されます。
• もし データセットが何も追加されていない場合 は、次の手順で追加します。

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手順 3: Titanic データセットを追加

1. 「データ」パネルの「+ Add Data」ボタンをクリック。
2. 「Kaggle Datasets」を選択。
3. 検索バーに「Titanic」 と入力。
4. 「Titanic - Machine Learning from Disaster」 を選択。
5. 「Add」ボタンを押して追加。

追加すると、「データ」パネル内に titanic データセットが表示されます。

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手順 4: データのパスを確認

データを追加すると、「データ」パネル内にパスが表示されます。

例:

/kaggle/input/titanic

Titanic の train.csv ファイルは、次のようなパスに保存されています。

/kaggle/input/titanic/train.csv

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手順 5: 正しいパスでデータを読み込む

データのパスを確認したら、Python コードでデータを読み込みます。

import pandas as pd

# Kaggle のデータセットから CSV を読み込む
df = pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")

# データの先頭5行を表示
df.head()

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手順 6: ファイルが見つからない場合の確認

もし FileNotFoundError が発生する場合は、次のチェックを行ってください。

✅ (1) 「データ」パネルでデータセットが追加されているか確認
- データセットが追加されていない場合 は、手順 3 の「+ Add Data」から追加。

✅ (2) Kaggle の input フォルダ内を確認 次のコードを実行すると、データセットのフォルダ名を確認できます。

import os
print(os.listdir("/kaggle/input"))

出力例:

['titanic']

この場合、データセットのパスは /kaggle/input/titanic/ であることがわかります。

✅ (3) フォルダ内のファイルを確認 次のコードを実行すると、フォルダ内のファイル名を確認できます。

print(os.listdir("/kaggle/input/titanic"))

出力例:

['train.csv', 'test.csv', 'gender_submission.csv']

train.csv があることを確認できたら、正しいパス /kaggle/input/titanic/train.csv を pd.read_csv() で指定。

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まとめ（最新版）

1. 右側の「データ」パネルでデータを追加（「+ Add Data」ボタン）。
2. 追加されたデータのパスを確認（例: /kaggle/input/titanic）。
3. Python でデータを読み込む（pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")）。
4. エラーが出たら os.listdir("/kaggle/input") で確認。

Best regards, (^^ゞ