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20歳以上の男女100人に いじめをしたことがある人限定で 「いじめた事についてどう思うか?」 というアンケートを取ってみました! 加害者の家族はすでに大津を離れ、事件の記憶も徐々に薄れてきてはいるが、地元には、その'傷痕'がいまだに生々しく残っている。 第3の少女が. 横浜 銀行 南 海老名 支店 コード 安城 泌尿器 科 女医 福岡 松山 飛行機 時間 三島 駅 北口 バス 路線 図 ホテル サンルート 八戸 口コミ 下関 海上 保安 部 イオン 眼科 成田 沖縄 太刀魚 ルアー 回避 横キー2回 受付時間 油絵 教室 池袋 レンタル スペース 海 ポケモン センター 大阪 求人 道路上に大きな物が 東北道に遺体 複数の車にはねられたか 金沢 リント チョコレート 大東 中央 病院 年末 年始 成田 免税 店 時計 宇治 市 小倉 殺人 個室 焼肉 静岡 座間 図書館 場所 サンプル ガチ素人なのにセックス狂いのみさきちゃん20歳 マン汁が溢れるオマン の深いところに大量中出し 美巨乳 二 歳児 電車 ニューオータニ 横浜 プレミアム レストラン 玄米 茶 授乳 中 紫陽花 スポット 大阪 豊橋 南 高校 掲示板 東京 経済 大学 シラバス 仙台 荒巻 小学校 単車 販売 埼玉 大学 学部 就職 有利 札幌 イベント 6 月 17 日 高知 付属 中学校 評判 無料 アダルト 動画 シェア 熊本 オーダー 家具 長崎 佐賀 水族館 八戸 レストラン おしゃれ 東京 週 1 バイト 加古川 花火 2015 洗車 場 岡崎 辻堂 喫茶店 カフェ Powered by 大津 イジメ 加害 者 その後 大津 イジメ 加害 者 その後 © 2020
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郵便番号から緯度経度や住所に変換するWEB TOOLです | tree-maps
JPからは郵便番号一覧が配布されており、国土交通省からは住所と緯度経度一覧が配布されている。これを合わせて、郵便番号から緯度経度を引けるようにした。国土交通省のデータ方が多いので、マッチングして出た点の緯度経度の平均をとる。 JPのデータを読む関数はこんな感じだ。 def read_zip (file_name): name =[ "code", "zip5", "zip7", "yomi1", "yomi2", "yomi3", "name1", "name2", "name3", "other1", "other2", "other3", "other4", "other5", "reason"] zipcode = ad_csv(file_name, names=name, encoding= 'cp932') zipcode = zipcode[ [ "zip7", "yomi3", "name1", "name2", "name3"]] pat1 = r"(. 無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 全国の町丁目レベル18万9540件の住所データを記録. +)$" pattern1 = mpile(pat1) zipcode[ "大字"] = zipcode[ "name3"]. replace(pattern1, '', regex= True) pat1 = r"(\d+-\d+チヨウメ)" zipcode[ "丁目"] = zipcode[ "yomi3"](pattern1) return zipcode Pandasで読んだ後に正規表現で大字と丁目データを追加している。 国土交通省のデータは以下の関数で読む。 def read_df (file_name): df = ad_csv(file_name, encoding= 'cp932') pat2 = r"[一二三四五六七八九十壱弐参拾百千万萬億兆〇]+丁目$" pattern2 = mpile(pat2) df[ "大字"] = df[ "大字町丁目名"]. replace(pattern2, '', regex= True) df[ "丁目"] = df[ "大字町丁目コード"]% 100 return df これも正規表現で大字を抽出し、丁目番号をコードから生成しただけだ。 2つのデータをマッチングさせて緯度経度を計算し、郵便番号のデータフレームに保管する。 def compute_lat_lng (zipcode, df): count = 0 lat_column, lng_column = [], [] for row in ertuples(): try: cyoume = row.
これはすごい。もしかしたら郵便局とか、(電柱を管理する上で精緻な住所データを持っている)NTTなどが売りたかったデータかもしれません。 住所データが重要なのは言うまでもありませんが、もう1つ悩ましいのがマンション・アパートの名寄せ問題。同じ建物でも人によって英語で書いたりカタカナで書いたり、数字がアラビア数字だったりローマ数字だったり。あと、不動産屋さんがポータルサイトに掲載するときに独立して表示されるよう、わざと微妙に情報を変える小技なんかもあったりして、とにかく大変です。 これも、ある程度はNNをつかって名寄せ作業の自動化もできなくはないのですが。下記は一例としてアットホーム・ラボの皆さんの発表。我々もお手伝いさせていただきました。 門洋一, 広方崇, 松村浩二, 汪雪テイ, 山崎俊彦, "ニューラルネットワークを利用した集合住宅の物件情報の名寄せ, " 人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 1N5-GS-13-03, 2020.