5kg、スクワット187. つなまぐろ (つなまぐろ)とは【ピクシブ百科事典】. 5kg、デットリフト200kg (2021年1月時点)。 フィジークに出場するまでの軌跡をまとめた動画はこちら(PART1)。 「つなまぐろ」の由来 元々「まぐろ」というユーザーネームを使用していたが、 ファイナルファンタジー14 にて氏名の入力の際に文字数が足りず、「まぐろ」に「つな」を追加した結果、「つなまぐろ」となり、それがそのままチャンネル名となっている。 余談だが、彼は ファイナルファンタジー14 の契約期間210日の中で1, 872時間をプレイ。これは1日平均に換算すると毎日約8. 9時間プレイしたことになる。 経歴 Youtube実況動画初投稿は2012年10月5日。タイトルは「 バイオハザード6 」。 初投稿以降はゲームプレイ動画を中心に投稿しており、ライブ放送ではプレイ中に書き込まれたチャットに対してチャットでレスをするという離れ業をしていた。 2017年1月26日に「 PSVR バイオハザード7」にて初めて肉声による実況を行い、以降本格的に活動を開始。ライブ配信を中心に様々なゲームを実況している。 プレイステーション5 でのバイオハザード8発売が告知されたことから、2020年10月に前作の タイムアタック に再挑戦。先述の通り日本新記録を4部門で叩き出した。 そんな彼が バイオハザード7 の魅力を紹介している動画はこちら。 外部リンク 関連タグ ゲーム実況者 実況者 YouTube YouTuber ユーチューバー 関連記事 親記事 兄弟記事 M. S. SProject えむえすえすぷろじぇくと もっと見る このタグがついたpixivの作品閲覧データ 総閲覧数: 508
また同じ時期に、中華圏の"中秋節"にちなんだ"げっぺい"、韓国の"秋夕(チュソク)"にちなんだ"ソンピョン"も並ぶようになる。中華圏で"中秋節"は家族団らんの日で、家族みんなでこの月餅を食べるそうだ。韓国の"秋夕(チュソク)"は、ご先祖様に"ソンピョン"(松の葉を敷いて蒸した餅菓子)をお供えする日にあたる。 今後販売される初夏の季節行事アイテム このほかにも、季節行事アイテムがそれぞれの期間で販売予定。今回の無料アップデートで追加になるアイテムも含め、一覧で紹介しよう。なお、下記の記載はそれぞれ、"行事の名前(現実の日付)"、"アイテム"、"「たぬきショッピング」での販売期間"になる。 牛郎織女の日(旧暦の7月7日) おりひめのふく ひこぼしのふく 販売期間:8月5日~8月14日(2021年) お盆(8月15日、16日) ★きゅうりのうま ★なすびのうし 販売期間:8月10日~8月16日 ※日替わりでどちらかが並ぶ ブドウの収穫祭(9月) ぶどうのしゅうかくおけ 販売期間:9月1日~9月30日 お月見(旧暦の8月15日) つきのラグ ★つきみだんご ★げっぺい 販売期間:9月12日~9月21日(2021年) 秋夕[チュソク](旧暦の8月15日) ★ソンピョン ★:7月29日の無料アップデート(Ver. 0)で新規追加となるアイテム。 今後のアップデート予定について また、7月29日に行われる今回のアップデート以降にも、2021年内にさらなるアップデートの計画があることも発表された。詳細は明かされていないが、秋冬のイベントにまつわるアップデートなのか、それともこれまでとは異なる種類のアップデートになるのか、続報を楽しみに待っていよう。 『あつまれ どうぶつの森』は、7月29日のアップデート以降にも、2021年内に更なるアップデートの計画があります。 くわしい情報をお伝えするにはもう少しお時間をいただきますが、島の暮らしを楽しみながら、のんびりお待ちいただけたら幸いです。 出典: 任天堂公式サイト『あつまれ どうぶつの森』トピックス記事
オープン当初から大変好評をいただき、1日に約2, 500匹がゲットされていく10円クレーンの小さなアヒルのおもちゃが入っているブースが、1周年を記念して期間限定で黄金のアヒルブースに!なくなり次第終了ですので、お早めに!
loc [ df [ 'A'] < 0, 'A']) # 0 -100 # 1 -100 # Name: A, dtype: int64 loc, iloc での参照は値の取得だけでなく代入にも使える。 bool 型の が True の行(条件を満たす行)、指定した列の要素が右辺のスカラー値に変更される。 df. loc [ df [ 'A'] < 0, 'A'] = - 10 # 0 -10 1 a スカラー値でなく、 やリスト・配列を指定することも可能。対応する行の値が代入される。 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0), 'A'] = df [ 'B'] # 2 3 3 b # 3 4 4 b # 4 5 5 a ここまでの例では既存の列の要素に代入したが、新しい列名を指定すると新しい列が追加され、条件を満たす行に値を代入できる。 df. loc [ df [ 'B']% 2 == 0, 'D'] = 'even' df. loc [ df [ 'B']% 2! = 0, 'D'] = 'odd' # A B C D # 0 -10 1 a odd # 1 -10 2 b even # 2 3 3 b odd # 3 4 4 b even # 4 5 5 a odd 複数条件をand, orで指定することも可能。 &, | を使い、条件ごとに括弧で囲む。 関連記事: pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出(選択) 新たな列を追加する場合、条件を満たさない要素は欠損値 NaN となる。 NaN を含む列の型 dtype は float になるので注意。 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0) & ( df [ 'C'] == 'b'), 'E'] = df [ 'B'] * 2 # A B C D E # 0 -10 1 a odd NaN # 1 -10 2 b even NaN # 2 3 3 b odd 6. 0 # 3 4 4 b even 8. VBA 特定のセルからoffsetされたセルの値を変数に代入したい -現在開い- Visual Basic（VBA） | 教えて!goo. 0 # 4 5 5 a odd NaN ある列の値に応じて二つの列のいずれかを選択するような処理は以下のように書ける。 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0), 'A'] = 10 # 2 10 3 b odd 6. 0 # 3 10 4 b even 8.
Office 365 サブスクリプションの Excel (の最新版) で利用できる SWITCH関数について紹介します。 SWITCH 関数はいろんな使い方ができるので、目的次第のところはあるのですが、簡単に (乱暴に?)
ここではセルの値を数式に組み込むことのできるINDIRECT関数の、基本的な使い方を解説します。 INDIRECT関数はとても便利ですが、あまりなじみがなく、またエラーも出やすい関数です。 そこで、まずはINDIRECT関数でどんなことができるか、動きや使い方、使用上の注意点を説明します。 これで、INDIRECT関数を使えるようになりますよ。 まずは、INDIRECT関数でどんなことができるのか、そして読み方を確認します。 1-1.INDIRECT関数はどんなことができる? INDIRECT関数とは 「指定される文字列への参照を返す」 関数です(Excelの説明を引用)。でもこれだと意味が分からないですよね。 もっと簡単に言うと、INDIRECT関数は 「数式の参照先をセルの値で指定できる関数」 です。 例えばセルA1に「A」、セルB1に「3」と入力し、INDIRECT関数でこれらのセルを指定すると、セルA3を参照させることができるのです。 セルの値を数式に組み込めるということは、値を変えることで参照先を簡単に変更できるということです。これって実はすごく便利です。 どのくらい便利なのかはこの後解説しますが、知るとかなりの時短になりますよ。 1-2.INDIRECT関数の読み方は?
mask ( df < 0, - 100)) # 0 -100 1 -100 10 # 1 -100 2 -100 -100 # 2 0 3 -100 0 # 3 10 4 -100 10 # 4 20 5 -100 50 この例のように数値と文字列が混在しているオブジェクトに対して、数値の列のみにメソッドを適用したい場合は、 select_dtypes() を使って以下のようにできる。 関連記事: Frameから特定の型dtypeの列を抽出(選択) print ( df. select_dtypes ( include = 'number'). mask ( df < 0, - 100)) # A B D # 0 -100 1 10 # 1 -100 2 -100 # 2 0 3 0 # 3 10 4 10 # 4 20 5 50 数値の列のみを処理したあとで数値以外の列を連結することも可能。 関連記事: Frame, Seriesを連結するconcat 関連記事: Frame, Seriesをソートするsort_values, sort_index df_mask = df. mask ( df < 0, - 100) df_mask = pd. VBA セルの値を取得する. concat ([ df_mask, df. select_dtypes ( exclude = 'number')], axis = 1) print ( df_mask. sort_index ( axis = 1)) # 0 -100 1 a 10 # 1 -100 2 b -100 NumPyのwhere関数 NumPyの where() 関数を利用することでも条件に応じて値を代入できる。 — NumPy v1. 14 Manual pandasの where() メソッドまたは mask() メソッドでは、第二引数で指定できるのは False, True のいずれかの場合に代入される値のみで、もう一方は呼び出し元のオブジェクトの値がそのまま使われる。このため、条件によって値を選択するような処理( True と False にそれぞれ別の値を指定する処理)はできない。 NumPyの where() 関数では第一引数に条件、第二引数に条件が True の要素に代入される値、第三引数に条件が False の要素に代入される値を指定できる。第二、第三引数にはスカラー値も配列も指定可能でブロードキャストして代入される。 () が返すのはNumPy配列 ndarray 。 Frame の列としては一次元の numpy.
getRange ( "A1"). setValue ( "変更後の値");} 以上で、セルの取得・変更の基本操作となります。
(注 この記事ではExcel 2019を使用しています) Excel VBAを学習すると、セルに値を代入する「Range("セル") = 値」という構文を習うと思います。 'A1セルにExcelという文字(値)を代入する Sub 代入() Range ( "A1"). value = "Excel" End sub セルに値を代入する回数が少ないのならばこれでも良いのですが、代入する回数が多いと毎回「Range("セル") = 値」と書くのは面倒くさいですよね。今回は変数をセルに代入する方法について解説したいと思います。 'まずA1セルに表示する変数「ランク」を定義する '次に変数「ランク」にゴールドという文字(値)を代入する Set ランク = Range ( "A1") ランク. Value = "ゴールド" '. Valueは省略可能 これだけだとありがたみがないですが、if文を使うとありがたみがわかると思います。 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