「min_retweets:1000 カルディ」で検索して、関係ないものを除外。 本当は10000以上、5000以上、3000以上と段階別にしたかったのですが、Twitterの検索がガバガバだったので新しい順です。
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で本日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
「オフィスツール」を使いこなす人とは マイクロソフトオフィスのエクセル、パワーポイント、ワード。内勤の方は、これらのツールをよく使われていることと思います。僕はエクセルが比較的得意で、経営企画室に入ったときにはかなり習熟していました。 当時はまだまわりはそれほどエクセルを利用しておらず、中には電卓で出した数字をエクセルに入力している人もいるような状態でした。 そうした中でなぜ僕がエクセルができるようになったのかというと、入社1年目に「この中でエクセルが飛び抜けてできれば、自分の価値を高めることができるんじゃないか」と考え、時間があればエクセルをいじって、見積書やその他のツールを効率的に作り変えるといったことをやっていたからなのです。 便利な「エクセル屋」になってはいけない こういう仕事をしていると、どこかから噂を聞きつけて「うちの部門のシートも効率化できないかな?」「うちも、このデータをボ
やあ、自画自賛が大好きな日本のみんな、今日は日本で食うほうがまずい食べ物を紹介するよ ポテトチップこれはかなりボロ負けの部類に入る。日本はじゃがいもの原価が高くて品質も低いのか、まずい。欧米だと厚切りでボリューム満点のポテトチップが普通に売られている。またカロリー50%オフのものとかも結構多いし、味もいい。 牛肉柔らかさのためにここまで脂っこいものを出すか?普通??くどい、くどいよ。そして無駄に高い。対するはアルゼンチン牛、安いし赤みでありながら柔らかい、ヘルシー、味も雲泥の差。尚、日本はアメリカ様の圧力によってアルゼンチン牛は輸入できない模様。和牛はもはや和油牛って改名すべき。これもボロ負けの部類に入る。 ピザわかってる。これ日本食じゃないし。でもな、日本のピザはなんかまずい。チーズが悪いのか、チーズが悪いだろ、絶対。欧米人はピザが好きでよく食べるだけであって、スーパーの惣菜コーナーでか
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