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Fri, 05 Jul 2024 04:44:44 +0000

子どもの頃、誰もがよく食べていたモノ、『駄菓子』についてです。 ■今週(2/15~2/19)のテーマ:『駄菓子』 2/15(月) 『"駄菓子"の名前の由来』 駄菓子の『駄』という字には"値うちのないもの、つまらないもの、 粗悪なもの、価値の低いもの"といった意味がありますが、 どうしてそんな名前で呼ばれるようになったのでしょうか?

【メガヒス】追加キャラまとめ その④(フレイア、ヘスティア)【異世界女神物語】 | とりのゲームブログ

「さ」→漢の料理に調味料など不要!! 「し」→漢の料理に調味料など不要!! 「す」→押忍!!!!!!!!!!!! 「せ」→漢の料理に調味料など不要!! 「そ」→漢の料理に調味料など不要!! 【メガヒス】追加キャラまとめ その④(フレイア、ヘスティア)【異世界女神物語】 | とりのゲームブログ. posted at 15:24:32 RT @foktr: 「むかしむかし、ある所にお爺さんとお婆さんが住んでいました」の反対の文章は「未来未来どこでもない場所を少年と少女が旅をしていました」になり、滅茶苦茶にかっこよくなる posted at 15:24:10 RT @soesoesoeg: Twitter で「涙が止まらない」って言ってる奴は泣いてないし「怒りで震えた」って言ってる奴は震えてないけど「抜いた」って言ってる奴は絶対射精してる この言葉だけは信頼できる posted at 15:23:17 RT @_KEN_ZEN_: たまごクラブ ひよこクラブ ちくびドリル posted at 15:23:03 RT @kussy_tessy: なんか最近薄々そうなんじゃないかという気がしてきたがやっぱりそうなんだ。 / "新型コロナ、物の表面を触って感染のリスクは低いことが明らかに 米調査 | ワールド | 最新記事 | ニューズウィーク 日本版 オフィシャルサイト" posted at 15:14:22 RT @goodsmallforest: もしも完全に何もかも男女平等になったら女性の方困りません?

異変解決後は博麗神社に居候することに。代償でさらに小さくなり、かご暮らしの小人族。 鈴奈庵では霊夢に着物(リボン)をプレゼントしたり平和に暮らしている様子。 弾幕アマノジャクでは正邪に降伏を説得するも断られ、敵対する。 その際、通常弾幕を時間切れ前に止めるのはまだ敵対を躊躇っているのだろうか。 都市伝説を得てからはボールを集めつつ方々を煽って行くスタンスになった。 「さあ覚悟しろー!巨女めー!」 「よーしそこの腐れ仙女!オカルトボールをよこせー!」 「見られたからには生かしておけぬ 死ねい」 茶碗に乗って舟をこぐように移動する。 世界一可愛い味噌汁の具。 勝利ポーズにて日曜の伝統ダンスを披露したりもしている。 スクナでございま~す!

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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 (). 吹奏楽コンクールデータベース(自由曲:グレアム/ハリソンの夢) - Musica Bella. 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. query ( 'zenkoku > 0')), len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku == 0'))], index = [ '経験あり', '経験なし']) zenkoku_rate zenkoku_rate.