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9%、「過去に利用していた(現在は利用していない)」が33. 2%と合わせて57. 1%の利用経験があることがわかった。 性別で見てみると、男性(n=673)では「現在利用している」が26. 9%、「過去に利用していた(現在は利用していない)」が30. 9%と合わせて57. 8%の利用経験があり、女性(n=780)では「現在利用している」が21. 3%、「過去に利用していた(現在は利用していない)」が35. 1%と合わせて56. 4%の利用経験があることがわかった。 ■ 利用したことがあるマッチングサービス・アプリは「Pairs」が60. 5%で1位 予備調査からマッチングサービス・アプリ利用経験者623人を抽出し、マッチングサービス・アプリのうち、利用している(したことがある)サービス(複数回答可)を聞いたところ、「Pairs(ペアーズ)」が60. 5%と最も多く、次いで「タップル誕生」が34. 5%、「with(ウィズ)」が26. 5%となった。 性別で見てみると、男性(n=263)は「Pairs(ペアーズ)」が55. 9%と最も多く、次いで「タップル誕生」が36. 5%、「Tinder(ティンダー)」が25. 5%となり、女性(n=360)は「Pairs(ペアーズ)」が63. 【危険アプリも公開】出会いを探せるアプリの種類や違いを全体像から解説. 9%と最も多く、次いで「タップル誕生」が33. 1%、「with(ウィズ)」が27. 5%となった。 ■ マッチングサービス・アプリの利用期間の上位、男女ともに「3ヶ月~半年未満」 出会った人とその後、男女ともに「実際に会ってみたが、それ以降はなにもない」が最多 マッチングサービス・アプリ利用経験者623人を対象に、利用期間を聞いたところ、男性(n=263)で最も多かった回答は「3ヶ月~半年未満」で16. 0%、次いで「半年~1年未満」が14. 8%となり、女性(n=360)で最も多かった回答は「3ヶ月~半年未満」で15. 6%、次いで「半年~1年未満」で15. 3%となった。 続いて、マッチングサービス・アプリを使って実際に会ったことがある445人を対象に、実際に会った人とのその後を聞いたところ(複数回答可)、男女ともに「実際に会ってみたが、それ以降はなにもない」という回答が最多となった。ちなみに「現在付き合っている」という回答は男性(n=180)が25. 6%、女性(n=265)が25.
とまあ、こんな感じです。 では、コツを解説していきます。 マッチングアプリでの1通目のメッセージの書き方【基本ルール】 まずはマッチング後に送るメッセージの基本ルールから解説していきます。 メッセージの1通目は必ず敬語を使う 1通目は必ず敬語を使いましょう 。 先ほどの例文もすべて敬語です。 悩みネコ え?年下でも?敬語??
get_dummies ( df, columns = [ 'prize'], prefix = '', prefix_sep = '') #高校名称統一(わかっているものだけ) df = df. replace ( '大阪府立淀川工業高等学校', '大阪府立淀川工科高等学校') これで下準備が整いました。DataFrameはこんな感じ。 ではここから分析結果を見ていきます。 ※コードは最低限結果が表示できる程度のシンプルな形で書いていますが、結果は見やすいようにさらにラベル等を加工したものを貼り付けていますのでご認識ください。 df2018 = df. query ( 'year == "2018"') len ( df2018) 今年の支部大会全ての総出場校数は 220校 です。 仮に47都道府県で割っても1県につき4〜5校。 支部大会に出るだけでも、かなり厳選されているのがわかります。 #代表(全国大会進出)数、金賞数、銀賞数、銅賞数 df2018 [[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #円グラフで表示 df2018 [[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum (). plot. pie ( counterclock = False, startangle = 90, subplots = True, autopct = "%1. 1f%%") そのうち 全国へ行けるのは13% です。やっとの思いで 支部大会まで漕ぎ着けても、代表になれるのは10校中1〜2校。 ちなみに30年トータルで見ると… やっぱり 14% 程度。大して変わっていないようですね。 ※ちなみに「全国大会出場」は「金賞」には含めていません。 #高校名で集計 zenkoku_sum = df. 吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：兼田敏／序曲） - Musica Bella. groupby ( 'name')[[ 'zenkoku']]. sum () #全国経験校数を合計 zenkoku_rate = pd. Series ([ len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku > 0')), len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku == 0'))], index = [ '経験あり', '経験なし']) zenkoku_rate zenkoku_rate.
全日本吹奏楽コンクールデータベース を更新しました。すでに少しおかしいところを発見していますが、もう少しまとめて手直ししてから再度更新する予定ですので、ご了承下さい。 このデータベースには支部大会の成績も追加しつつあるのですが、ある程度までさかのぼると行き詰まってしまいます。以下の支部大会について情報をお持ちの方は断片的でも結構ですので、お寄せいただけるとありがたいです。 北海道大会:1961年(第6回大会)以前 東北大会:1978年(第21回大会)以前 東関東大会:1998年(第4回大会)以前 西関東大会:一応全成績入力済 関東大会:1994年(第50回大会)以前 東京大会:1998年(第38回大会)以前 東海大会:1991年(第46回大会)以前 北陸大会:1982年(第23回大会)以前 関西大会:1979年(第29回大会)以前 中国大会:1998年(第39回大会)以前 四国大会:1998年(第46回大会)以前 九州大会:1992年(第37回大会)以前 「私は???? 年に???? 大会に出場しました」みたいな情報でも結構です。よろしくお願いいたします。 最後に、全日本吹奏楽コンクールに出場される方々が悔いのない演奏をされるようお祈りしております。(「ご健闘」って変だもんね …)
衝撃 5. 青春 6. 愛
1(吹奏楽)
sort_values ([ 'zenkoku', 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 10] 100%とか実現できるものなんですね。 きっと彼らが指揮する高校は、全国に行くのは当然で、その先が目標なのでしょう。 なかなか全国に行けず悩んでいる高校は、彼らの情報を調査してみると良いかもしれません。 以上、吹奏楽コンクールの支部大会データをもとに、全国大会への道のりの難しさや、全国出場に相関しそうなものを調べてみました。 データ分析と書いておきながら、集計して可視化したぐらいなんですが、 最近の機械学習の投稿は、似たような内容だったり、難しくてあまり一般向けに楽しめる内容じゃなかったりするものが多いので、まずは誰でもそれなりに楽しめるシンプルな内容を意識しました。 最後に「全国大会の金賞校を機械学習で予測」みたいなこともできるかなと思ったんですが、野暮かなと思ってやめました。 賞の結果が全てではないですし、やっぱり最終的に結果を左右するのは、生徒たちの情熱です ので、それに水を差すのもよくないかと。 ※細かく見ると多少のデータの抜けもありそうなのですが、大まかな結果には影響しないと思うのでご了承ください。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
全日本吹奏楽コンクールのデータベースアプリです。 ※ver1.
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