発表が1989年なので、ちょうど自分の生まれ年と一緒だ。ジョジョの時もそうだったが、不思議な親近感を感じる。 そういうわけて、30年前の漫画を今更になって読んでいる。今は4巻までいった。 まぁ30年も生きていれば名作である所のダイ大の知識に触れることも多少はあるため、何というか、人生30年で得た壮大なミリしら知識の回収をしている気分になって楽しい。 たとえば、かのアバンストラッシュは牙突の話題になる時によく見聞きした。当時の子どもたちはこぞって真似したとかで、へーそうなのかという知識しかなかったけど、よもやそれが過去魔王を討ち果たした勇者にして主人公ダイの師匠の名前から来ているなんて全く知らなかった。 アバン先生、好きです。いいよね。 あとポップ。ポップはよく主人公より主人公してるキャラみたいな文脈で見たし、漫画のコマかなんかも見たことがある。外見も知っていた。 臆病者で平凡な男のポップが

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型