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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. 吹奏楽 コンクール 自由 曲 データベース - Capeco Africa. 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.
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
「生徒や団体が今後に向けて、自分たちの演奏を改善するヒント」 であるとともに、 2.
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Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : 星雲社 (November 18, 2018) Language Japanese ISBN-10 4434251813 ISBN-13 978-4434251818 Amazon Bestseller: #103, 805 in Graphic Novels (Japanese Books) Customer Reviews: Customers who viewed this item also viewed Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now. Please try again later. Reviewed in Japan on July 26, 2019 Verified Purchase ずっと気になっていた事がやっと分かり、 あ、なるほどそういう訳か、と。 予想通り、母親が関係してましたが、でもん?だとすると看守の陽菜への行為は逆恨み ってヤツなんじゃ?? 懲役100年の女 1巻 / 朝野いずみ | 無料・試し読み 漫画(マンガ)コミック・電子書籍はオリコンブックストア. 私のヨミだと陽菜を陥し入れた真犯人は鮫島で、実行犯は八雲? でもアシがつく事を恐れた鮫島に脅されるか 何かで仕方なしに陽菜に罪を着せた?? んーでも全く違うのかも… 気になるので続けて買おう、と思います。 これからストーリーがどう展開していくのか 楽しみです。 Reviewed in Japan on July 22, 2019 もう少し強姦のような感じじゃないと、嫌っていいながらすぐ脱ぐし誰にでも股開いて感じてただのビッチです。それがヒロインに魅力感じない理由なのでは?頭弱そう、あの動きのない画ですぐ漏らすし。結局、看守はイケメンで惹かれて、比嘉さんは内面からも惹かれて、彼氏は好きです。ってどーしたいの、この主人公。