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動画を再生するには、videoタグをサポートしたブラウザが必要です。 「ヨーグルトで もちもちホットケーキ」の作り方を簡単で分かりやすいレシピ動画で紹介しています。 牛乳の代わりにヨーグルトを使ってお作りいただく、ホットケーキのご紹介です。もちもち食感が癖になる一品ですよ。時間がない時でも、混ぜて焼くだけでとても簡単にお作りいただけますので、この機会にぜひ作ってみてくださいね。 調理時間:20分 費用目安:300円前後 カロリー: クラシルプレミアム限定 材料 (1人前) ホットケーキミックス 100g 無糖ヨーグルト 50g 卵 (Mサイズ) 1個 サラダ油 小さじ1 トッピング 有塩バター 10g はちみつ 大さじ1 作り方 1. ボウルに無糖ヨーグルト、卵を入れてホイッパーで混ぜ合わせます。 2. ホットケーキミックスを入れてホイッパーでなめらかになるまで混ぜます。 3. ホットケーキを「卵なし/牛乳なし」で！ホエーでモチモチパンケーキのレシピ｜ヨーグルトメーカーおすすめの活用法. フライパンにサラダ油を入れて弱火で熱し、キッチンペーパーで伸ばします。2の半量を入れて焼き、火が通り、焼き色が付いたら裏返します。両面に焼き色がついたら火から下ろします。同様にもう1枚焼きます。 4. 器に盛り付け、有塩バターをのせ、はちみつをかけて完成です。 料理のコツ・ポイント こちらのレシピは、はちみつを使用しております。1歳未満(乳幼児)のお子様はお召し上がりにならないようご注意ください。 はちみつは、砂糖でも代用できます。それぞれ種類によって甘さが異なりますのでお好みで調整してください。 このレシピに関連するキーワード 人気のカテゴリ
見た目もかわいらしいパンケーキは、年齢を問わずみんなが大好きなメニューです。加える具材や作り方などによって、しっとりやふわふわなどさまざまな食感に仕上がるのも面白いですね。 メープルシロップやフルーツなどのトッピングも自由にお楽しみください。
query ( 'total > 20'). sort_values ([ 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 20] 『交響詩《ドンファン》』、『アルプス交響曲』 などが上位に。全国出場回数という意味では、 『バレエ音楽《ダフニスとクロエ》第2組曲 より 夜明け、全員の踊り』や『楽劇《サロメ》 より 7つのヴェールの踊り』 なども多いですね。 もちろん、実力のある高校がよく演奏する曲は上位に来るので、どの高校にも当てはまるというわけではないですが、参考情報としては面白いと思います。 くじ引きで決まる 演奏順 。自分で決めることができないとはいえ、実データとして結果に影響するものなのか気になるところです。 早い順番だと不利という話はよく聞きますが、果たして本当なのでしょうか。 まずは十分なデータのある、出場校数が12の場合の結果を散布図で見てみます。横軸が演奏順、縦軸が全国出場率(%)です。 # 出場校が12の場合 byseq_sum = df. query ( 'count == 12'). groupby ( 'seq')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #演奏順で集計(12校出場) byseq_rate = byseq_sum. assign ( total = byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). 吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：兼田敏／序曲） - Musica Bella. reset_index () #散布図で表示 byseq_rate. scatter ( x = 'seq', y = 'zenkoku_rate') 確かに、 演奏順が早い方(左側)が全国出場率が低く、遅い方(右側)は高く見えますね。 では、同様に出場校数が21の場合の結果を見てみます。 こちらも演奏順が後半なるにつれて、全国出場率が高くなっているように見えます。では最後に、 演奏順を出場校数で割った値で全データ をプロットしてみます。(演奏順を0~1の値に変換したものを横軸にしたもの) #順番/出場校数の列で集計 tmp = df.
HOME 吹奏楽コンクール プロコフィエフ イワン雷帝 自由曲: プロコフィエフ / イワン雷帝 プロコフィエフの作曲者情報を見る | イワン雷帝の作品情報を見る 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 1 0 1 0 0 高校 1 1 0 0 0 大学 0 0 0 0 0 職場・一般 4 1 3 0 0 合計 6 2 4 0 0 主な編曲 編曲者による絞り込みを行います。 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
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']]. sum () #全国経験校数を合計 zenkoku_rate = pd. Series ([ len ( zenkoku_sum. 吹奏楽コンクールデータベース検索 - Musica Bella. query ( 'zenkoku > 0')), len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku == 0'))], index = [ '経験あり', '経験なし']) zenkoku_rate zenkoku_rate.
1(吹奏楽)