弱者男性を12年前の最前線から語る
男性が常に強者で勝者であるとするならば、あの真夏なのにエアコンなんてものはなく巨大扇風機が生ぬるい風をだらだらと放出し続ける倉庫で、全員時給1000円で集められた日雇いの現場で、女性にはビールの段ボールにベルトコンベアの上で景品を貼り付ける仕事があてがわれ、男性にはびろんびろんに伸びきったまさに言い訳程度のコルセットと安全靴を装着させた上で、ビール350mlが2ダース入った段ボールを上げ下げする仕事があてがわれた思い出はどう処理すればいいんですかね（挨拶）。 むろんこの場合女性を憎む……のではなく、日雇いという弱者同士で連帯してそこでボーッと突っ立ってる監視役の倉庫社員をぶん殴る……のでもなく、倉庫社員とも連帯してサントリーを誅して社会主義革命を起こすのが唯一の正解であることは皆さん御存知の通りである。 さて、この増田では2009年に出版された澁谷知美『平成オトコ塾―悩める男子のための全6
ひとり、都会のバス停で～彼女の死が問いかけるもの｜NHK
その1枚の写真に、私たちは衝撃を受けた。 去年11月、都内のバス停で路上生活者の60代の女性が男に突然殴られ、死亡した事件。 カメラに向かって微笑みかける写真の女性が、亡くなったその人だった。 撮影されたのは1970年代。 当時は劇団に所属し、希望に満ちた日々を過ごしていたという。 しかし、亡くなった時の所持金は、わずか8円だった。 彼女にいったい何があったのか。バス停にたどり着くまでの人生を追った。 （社会部記者 徳田隼一・岡崎瑶） 「女性が路上で倒れているのが見つかった」 去年11月16日の午前11時ごろ。先輩記者から連絡を受けた私（徳田）は、急いで東京・渋谷区の現場へ向かった。 京王線の笹塚駅から北東に400メートル余り離れた、幹線道路沿いのバス停。 周囲にはマンションや店舗などが建ち並んでいる。 ここで、早朝に60代くらいの女性が倒れていたという。 女性は搬送先の病院で亡くなってい
Python/Pandasでピボットテーブルを作る方法【Excelと比較】
本記事では、Python/Pandasでピボットテーブル(pivot_table)を作成し加工（列の追加、3桁区切りカンマの追加）する方法をご紹介します。 Pythonの実行環境今回は、以下の実行環境でプログラムを実行しています。 ・Python 3.7.6 ・Jupyterlab 1.2.6 ・Pandas：1.1.2 テストデータは、次のような予算管理表を使います。 ファイル名は「テストデータ.xlsx」で、シート名は「予算管理表」です。 ■予算管理表 本記事で、利用するライブラリはPandasです。 そして、テストデータの予算管理表をdfとして読み込んでおきます。 import pandas as pd df = pd.read_excel('テストデータ.xlsx', sheet_name = '予算管理表') ※本記事では、Pythonのコードの下のコメントアウトは、出力結果を示
pandasのピボットテーブル機能を試してみた - Qiita
表やグラフをつくる際に意外と必要な機能。 知っているのと知らないのでは、天と地の差がある、そんなピボットテーブル機能をまとめてみました。 ちなみに私は学生時代、Excelのピボットテーブル機能も知らず、泣きながら実験データを整形していた記憶があります... Qiitaへの投稿ということもあり、今回はpandasデータフレームで試してみました。 ピボットテーブルとは Excelにある機能のひとつで、あらかじめ登録したリストのなかから必要なデータを取り出して、あらゆる方向から集計や分析を行うツールのことを指しています。 特に「集計」機能は便利で、下図の左のようなデータ形式から右のような結果を返すことができます。 クロス集計したい時や、ちょっとややこしいグラフをつくる際などに必要になります。 今回はExcelではなく、pandasデータフレーム上で似たことをやってみます。 練習用に使ったデータ
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