ある人気漫画家が「障がい者ネタツイート」をした後、妹が自◯しました。 そのツイートはコロナ禍より前に投稿され、自◯はその数年後の出来事です。 4つ歳の離れた妹は「境界知能」でした。 いわゆるグレーゾーン。 本当にざっくりではあるのですが、『初恋、ざらり』や『君と宇宙を歩くために』の子たちをイメージして頂けると分かりやすいかと思います。 妹は成績面で不安はあれど生活面ではさほど問題がなく、進学も本人の努力と周りのサポートで上手く行き、周りも妹自身もあまり困難を感じていなかったため療育手帳を取得したのは高校卒業後でした。 進路や就職などで彼女自身が困難を感じ始め、医師や支援センター等に相談し、今後の人生を考えての判断でした。 取得の際、過去の発達傾向の証明が大変だったり、精神障害者保健福祉手帳の方が良いのでは？と悩んだりなど色々ありましたが、ここでは割愛いたします。 妹は最初、いわゆる「手帳持

妻の郷里であるオデッサ州の某村にひと夏里帰りした。その日記。（※完結済み） 期間：2024年7月14～22日（移動日含まず） 登場人物：私、妻、太郎（4歳児）、義父母、義兄 ※渡航の経緯については「盗む」の記事参照 7月15日 ウクライナは異常な暑気に見舞われている。これ書いてる今は15日の正午だが玄関の水銀柱は38度を指す。オデッサの緯度が北海道・稚内と同じであることを思え。 わたしの当地入りは昨14日昼で、妻と子に遅れること七日。この時間差は、妻としては帰郷するからには二週間くらいはゆっくりしたい、が私は仕事をそんなに休めない、それで妻と子を先に行かせる(帰りは一緒に帰る)という選択をした。 妻と子のウクライナ入りの日の前日にゼレンスキーがオデッサを電撃訪問していて、ゼレの陸上の移動経路と妻らの動線が重なる可能性があり、その日は大変に気を揉んだ。また、私の到着は本当は一昨日の夜のはずだ

はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor