ホーム 都市ガス自由化とは 賃貸 賃貸でも変更可能? ガス会社を自由に選べるようになるのが都市ガス自由化。しかし、「賃貸だと乗り換えられないんじゃないの?」と不安を覚える人も多いでしょう。その疑問にズバリ答えます。 関連記事 ガス料金比較シミュレーション 地域別に選べるガス会社を紹介 料金プランの比較など 賃貸でもOK!
サービス全般 Q 「いい部屋ガス」は他のガス会社と何が違うのでしょうか? A 大東建託グループが管理するお部屋の入居者様限定のサービスです。 お家賃と一緒に料金をお支払いいただける「おまとめ請求サービス」や「ガスの使用量が少ない方に対しても一定の割引率での料金設定」などの特長があります。 「いい部屋ガス」にするとガスの品質は変わりますか? ガス導管網は従来のガス会社のネットワークを利用してガスをお届けしますので、ガスの品質も従来と変わりなくお使いいただけます。 「いい部屋ガス」の供給エリアはどこですか? 詳しくは 供給エリア をご覧下さい。 入居と同時に「いい部屋ガス」を使用できますか? 東京ガス供給エリア→ガスのご希望開始日の4日前(間に平日を3日挟む日)までにお申し込みをお願いいたします。 大阪ガス供給エリア→ガスのご希望開始日の5日前(間に平日を4日挟む日)までにお申し込みをお願いいたします。 東邦ガス供給エリア→ガスのご希望開始日の4日前(間に平日を3日挟む日)までにお申し込みをお願いいたします。 ※東邦ガスエリアは日曜・祝日の開栓はお受付することができません。 現在、他社のガス会社と契約していますが、いい部屋ガスへ変更することは、できますか? はい。お受付しております。 ガス臭い場合など、緊急時に連絡したい場合はどうすればいいですか? ガス漏れ緊急連絡先 へご連絡ください。 おまとめ請求サービスとはなんですか? お家賃とガス料金のお支払いをまとめて一本化できるサービスでございます。お部屋とガス料金のご契約者様が同じ場合に限りご利用可能ですので、ご注意ください。 ご契約・お支払い いい部屋ガスへの申込みは、どのようにすればいいですか? ガス会社の連絡先を知りたい | ご入居中のみなさま - 大東建託. 「DK SELECT 進化する暮らし」からのお申込みになります。 詳しくは お申込み方法 をご覧ください。 法人でのサービスの利用は可能ですか? お部屋のご契約が法人の場合でも、ガスのご契約が個人であればご利用可能です。 ※なお、お支払い方法はクレジットカード決済のみとなります。 ガスの使用開始日が決まっていないと、いい部屋ガスへの申込みはできませんか? お申込みできます。但し、ガスの利用開始日が決まりましたら、いい部屋ガスカスタマーセンターへご連絡:0120-068-118(0570-067-118)又は、「DK SELECT 進化する暮らし」でご希望時間帯をご登録してください。 申込完了後、ガスの使用開始日時の変更はできますか?
17 件 表示件数: マンション 画像50 枚 更新07/25 家賃/管理費等 5. 2 万円 管理費等:2, 500円 敷-/礼- 保証金:- 間取り/専有面積 1LDK ( 和 - / 洋 1) 約43. 13㎡ 駐車場 P 1台/3, 300円 所在地 嘉手納町 屋良1丁目 鉄筋(RC造) 築2015年 (5年) 1階 /4階建 沖縄不動産 GOING (株) 電話番号 098-988-8587 通話無料 0066-96837-350878 マンション 画像33 株式会社ヒカリ不動産 電話番号 098-988-5480 通話無料 0066-96837-772660 アパート 画像25 更新07/21 5. 3 万円 管理費等:2, 000円 1K 約26. 64㎡ 1台/5, 500円 嘉手納町 水釜6丁目 築2017年 (4年) 2階 /4階建 (株)大央ハウジング 本社 電話番号 098-866-8281 通話無料 0066-96837-383297 マンション 画像20 嘉手納町 屋良 大東建託リーシング(株)美里店 電話番号 098-939-4301 通話無料 0066-96837-868746 更新07/19 (株)四季彩建物 電話番号 098-840-1749 通話無料 0066-96837-233542 アパート 画像24 更新07/24 チャチャホーム(同)オクマ商事 電話番号 098-959-7821 通話無料 0066-96837-294666 アパート 画像30 10 万円 管理費等:0円 敷1ヶ月/礼- 2LDK ( 和 - / 洋 2) 約98. 05㎡ 2台/無料 鉄筋(RCB造) 築1984年 (37年) 1階 /2階建 (有)ビッグ開発 中部支店 電話番号 098-983-9600 通話無料 0066-96837-595898 マンション 画像18 更新07/16 LifeLulu株式会社 電話番号 098-988-5081 通話無料 0066-96837-597955 アパート 画像21 更新07/20 (株)リアルシティ・コーポレーション 北谷オフィス 電話番号 098-936-8560 通話無料 0066-96837-406230 アパート 画像22 3. 55 万円 管理費等:1, 000円 1R 約16. 8㎡ 1台/2, 200円 嘉手納町 水釜 築2020年 (-) 4階 /4階建 (株)CUBE うちどまり店 電話番号 098-894-4141 通話無料 0066-96837-088846 マンション 画像16 7.
assign ( seq2 = df [ 'seq'] / df [ 'count']) byseq2_sum = tmp. groupby ( 'seq2')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国出場率列を追加 byseq2_rate = byseq2_sum. assign ( total = byseq2_sum [ 'zenkoku'] + byseq2_sum [ 'gold'] + byseq2_sum [ 'silver'] + byseq2_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq2_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq2_sum [ 'zenkoku'] + byseq2_sum [ 'gold'] + byseq2_sum [ 'silver'] + byseq2_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). なぜ全日本吹奏楽連盟理事長は指揮者を兼任してはいけなくて、なぜ全日本吹奏楽コンクールにおける評価システムを変更すべきなのか（教育評価研究者・教育関係者の立場から）｜吹奏楽を考える｜note. reset_index () byseq2_rate. scatter ( x = 'seq2', y = 'zenkoku_rate') 全体で見ても、わずかですが、 やや右肩上がりには見えますね。 確かにM-1グランプリなどを見ても、前半の点数は後半に比べてやや低めに採点されているように見えますからね。人間の心理が多少働くのはやむを得ないのでしょう。 ただ、 結局は演奏順は運で決まりますし、気にするほどの相関ではないと考えた方がいいでしょう。 早ければ気にしない、遅ければラッキー、程度ですね。 ※スピアマンの相関係数でも優位性があるようでしたが、詳しくなく今回のケースに適しているのかわからなかったので載せてはいません。 最後に、恐らく吹奏楽に携わる人なら気になる全国常連の指揮者トップ10を集計してみました。 #指揮者で集計 bysiki_sum = df. groupby ( 'siki')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国出場率の列追加 bysiki_rate = bysiki_sum. assign ( total = bysiki_sum [ 'zenkoku'] + bysiki_sum [ 'gold'] + bysiki_sum [ 'silver'] + bysiki_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( bysiki_sum [ 'zenkoku'] / ( bysiki_sum [ 'zenkoku'] + bysiki_sum [ 'gold'] + bysiki_sum [ 'silver'] + bysiki_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)) bysiki_rate.
HOME 吹奏楽コンクール 兼田敏 序曲 自由曲: 兼田敏 / 序曲 兼田敏の作曲者情報を見る | 序曲の作品情報を見る 大会別表示 編成別の集計 部門別/賞別の集計 部門 賞合計 金賞 銀賞 銅賞 他 小学校 0 0 0 0 0 中学 7 1 4 2 0 高校 8 1 0 4 3 大学 3 0 1 1 1 職場・一般 10 4 5 1 0 合計 28 6 10 8 4 年度ごとの推移 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されている場合には、賞ごとに表示されます。 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されていない場合には、部門ごとに表示されます。 凡例 (グラフの右上に表示されている部門ごと/賞ごとの区分) をクリックすることで表示/非表示を切り替えることができます。 吹奏楽コンクールでの演奏記録
株や競馬など、 直接的にお金に絡むデータは、ネット上を探せばすぐに見つかりますが、そうでないものは意外と見つかりにくいものです。 例えば今回の題材、「吹奏楽」についてもそう。 吹奏楽の全国大会は、高校野球でいうところの甲子園とも言われます。 本気で吹奏楽をやっている学生なら誰しも憧れる、夢の舞台。テレビや漫画やアニメなど、様々な形でしばしば取り上げられています(2019年春にも 『劇場版 響け!ユーフォニアム~誓いのフィナーレ~』 が公開とか)。 それなのに、具体的なデータは少なく、活用しようにもピンとこないものばかり。平成も終わりが近づいてきましたので、今回は 吹奏楽コンクールの情報(平成1年〜30年分)を集めてデータ分析 してみようと思います。 何割の高校が全国へ行けるの? どこの都道府県が強いの? 全国へ行きやすい曲ってあるの? 演奏順は結果に関係するの? その他もろもろ 全国を目指す吹奏楽部の学生や顧問の方々だけでなく、吹奏楽を知らない人やエンジニアの方々にも楽しめそうな内容を意識して書いてみましたので、ぜひご覧ください。 Musica Bellaさんの吹奏楽コンクールデータベース から、 高校(A部門)の支部大会30年分のデータを抽出(スクレイピング) し、活用させていただきました。調べてみてわかりましたが、このサイト、データがすごく綺麗にまとまっています…圧倒的感謝…!! 吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：兼田敏／序曲） - Musica Bella. 吹奏楽に詳しくない方向けに補足すると、吹奏楽コンクールは 1. 地区大会 2. 都道府県大会 3. 支部大会 4. 全国大会 といった流れで大会があり、 支部大会で代表に選ばれた者のみが全国大会に出場できます。 詳しく解説されているサイト もあるので興味があればご覧ください。今回の分析対象は3の支部大会のデータです。 最初に、スクレイピングして必要なデータを集めます。特別なことはしていませんので、ポイントだけ記しておきます。 サイト上はこんなテーブルになっています。スクレイピング後、下記のようなDataFrame(トップ5行を表示)になりました。ちなみに サイトの表はtableタグではなくdivタグで書かれているので、自分で規則性を見つけてマッチングする必要がありました。 また、prize(賞)は「silver」や「gold」のままだと集計しにくいので、 ダミー変数(1 or 0 の変数)に変換。 加えて、 高校名が変わった高校については高校名を統一 しておきます。 #賞をダミー変数へ df = pd.
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. groupby ( 'name')[[ 'zenkoku']]. 吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：／） - Musica Bella. 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 …)
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
1f%%") 過去30年間で、支部大会まで出場している全ての高校のうち、全国まで行けた高校は、たったの16. 5%。 常連が幅を利かせているんですね。思ったより狭き門。 ※以降は全て過去30年のトータルの分析結果です。 全国への道のりの厳しさを理解したところで、強豪校と呼ばれる高校について調べてみます。 #集計対象年度数(1989~2018) year_count = df [ 'year']. value_counts (). count () byname = df. groupby ( 'name')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国割合の列追加 byname = byname. assign ( zenkoku_rate = round ( byname [ 'zenkoku'] / year_count * 100, 1)) #ソートして表示 byname. sort_values (([ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']), ascending = False)[: 15] トップは「愛知工業大学名電高校」と「柏市立柏高校」で、80%超え。 5回に4回は全国に行っているわけです。 他にも「埼玉栄高校」や「淀川工科高校」、「習志野高校」といった実力校が名を連ねました。 支部単位で、全国出場校の割合の差異を比較してみます。 ※関東支部は1995年より東関東と西関東に別れたので、1994年までのデータです。 #支部で集計 byregion_sum = df. groupby ( 'region')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () byregion_rate = byregion_sum. assign ( total = byregion_sum [ 'zenkoku'] + byregion_sum [ 'gold'] + byregion_sum [ 'silver'] + byregion_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byregion_sum [ 'zenkoku'] / ( byregion_sum [ 'zenkoku'] + byregion_sum [ 'gold'] + byregion_sum [ 'silver'] + byregion_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)) byregion_rate.