CSV

5/14(金) csvの使い方分からない…

みなさんこんばんは。366日目になりました。

暑いっすねぇ、ま、じ、で、

流石にクーラーは早いと思いつつ、いつ解禁するかとタイミングを伺っています。

30度超えたらつけようかな。

あとは、梅雨になったら「除湿」必須です。
今年は異常に梅雨入りが早いそうなので、除湿期間が長引きそうです。

なんで梅雨入りが早いんだろうか…

さて、日記です。

朝は自転車で少し遠くの魚市場?に行ってきました

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アルファベットで略された用語は苦手です

ここ3日ほど目の奥がとても痛い。全身も痛い、首すじ、肩から背中のコリがひどい。きっとVDT作業による疲れだ。

実はDVTっていう風に書き間違えて、コッソリ直した。この手の3文字はよく組み替え間違える。

私は目が疲れやすい。ひどい近眼なのも関係あるかも。あと在宅勤務してると誰か話しかけたりしないから息抜きわすれる。そして最近英語の記事を読むからさらにパソコン画面みてる。

今日はclimate

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ありがとうございます、お役に立てたら嬉しいです!
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defを使いこなす①return(戻り値)

pythonのコードが少しかけてくると、defを使って書いている人をよくみかけて、羨ましくなる。defの基礎を学びたい!

def(関数)とは何だ?そもそも関数とは何だ?というお話。

中学の頃関数を習いましたが、その考えそのものです。

例えば、

y=3x

という式があった場合、yの値はxの値によって変化します。この関係を『yはxの関数である』といいます。

で、高校になると数学は単純にyが

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WEB上のCSVを表示 IMPORTDATA関数【スプレッドシート】

【関数名】
IMPORTDATA

【概要】
WEB上のCSVデータを表示、自動更新する

■書式
=IMPORTDATA(URL)

■使い方
=IMPORTDATA(http://、https://〜)
→CSVデータが表示
※対象URLが見つからない場合「#N/A」が表示

■Microsoft公式案内
無し

■Google公式案内
https://support.google.com/d

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ゲームチェンジのために、2030年温室効果ガス排出削減目標50%以上を

いま俄かに日本の国別温室効果ガス排出削減目標(以下、NDC)の注目が高まっています。バイデン大統領の要請に応じて、当初の想定よりも早く今週4月22-23日の気候サミットに向けてNDCを大幅に引き上げるためです。

環境系のNPOや気候変動問題に熱心に取り組む俳優のレオナルド・ディカプリオ氏のツイートなどで数多く言及されています。

「NRDCによれば:日本のような国々が温室効果ガスの排出を2030

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有難き幸せ!
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Vol3,Business of SDGs

Business of SDGs
 貢献度と幸福度 〜ウェルビーイング〜

「ボランティア」は誰が何のためにするのだ?

わたしの解は「自分のため」だ。
自己実現のため、理想の自分と生き方のスタイル、態度を表すものだと思っている。

(わたしが自営業をやっている理由もそこにある。
「ビジネスが上手くいく」が
「自分の生活が向上する」に直結する場合が多いからだ。

ワークライフバランスではなく
ライ

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さすが!センスいいね〜!
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ExcelでのCSVデータの桁落ち(0落ち)を防ぐ【Excel】

目的

仕事の中で、CSVファイルをExportしてデータを編集し、編集後のCSVファイルをInportするという機会があった。編集の際、ExcelでCSVファイルを直接開くと、「001」というデータが「1」になってしまう現象が発生した。当時、桁落ちを防ぐノウハウをネットで見つけ出すことができなかったため、備忘録として手順を記録する。

前提

CSVファイルとは以下のようにカンマ「,」区切りのデ

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Pandas csvデータ出入力とアクセス

pythonを使っていると、任意のarrayを打ち込むよりも、持っているデータを解析したい場合が多々あると思います。

特に、csvデータの入出力はよくすると思います。

おなじみ、irisデータをPandasで読み込み、データにアクセスしましょう。

irisをPandasで抽出

入力は、pd.read_csv()で簡単にできます。

()の中に、csvが置いてある住所とcsvの名前をかけばO

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Pandas DataFrameで要素抽出

Pandasでデータフレームを作り、欲しい情報や要素を取り出す時にはどうしたらよいのでしょう。インデックスをA,B,Cにして、列名を"v","w","x","y","z"にした15個の要素のDataFrameを作成します。

import numpy as npimport pandas as pddf1 = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),

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