コンピューター一覧

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ドル円と原油価格の10年間推移をPandasでグラフにして考察

最近、原油高に呼応するかのように円安が続いてます。原油価格は2014年以来の水準まで高騰を続けています。円安・原油高は日本のGDPの6割を占める個人消費に悪影響を与えるので気掛かりなところです。今冬が厳冬だった場合、庶民にとっては、いろいろな意味で、文字通り厳しい冬になるだろうと思われます。現時点で、値上げラッシュで家計は火の車なので、冬が来るのがかなり怖いです。暖冬であることを祈るしかありません。

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Pandasのpivotとgroupbyで最新Covid-19データを処理

Covid-19(新型コロナウイルス)の最新データをPandasのpivot(pivot_table), groupby, shift等を使って処理してグラフにしようと思います。ピボットとグループ化の違いや、データフレームのコピー処理についても触れているので、Python、特に、Pandasの初心者にとってかなり役立つ内容になっているのではないかと自負しています。

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Python:Pandasでデータを最終行(先頭行)に追加する

Pandasでデータを最終行もしくは先頭行にappend(アペンド)する方法を、2021年7月の出生数が発表されていたみたいなので、早速、この2021年7月のデータを1月〜6月までのデータにアペンドして、2020年1月〜7月の出生数と比較してみることにしました。 結論から言うと、2021年7月の出生数も前年同月の出生数を上回ることはできませんでした。ここまでは、在宅勤務効果や、政府のバラマキ効果は出ていないようです。

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Pandasで2021年1月〜6月の出生数をグラフ化して考察する

2021年1月〜6月の最新出生数を載せています。令和2年(2020年)の出生数が84万人だったので、令和3年(2021年)の出生数がどうなるのかは気になるところです。巷では、コロナ禍で在宅勤務が増えたので子供が増えるとか、バラマキ政策で一部の若年層世帯はリッチになっているので子供が増えるとかいろいろ言われていますが、トレンドとしては、出生数は減少の一途なので、今年に限って出生数の減少に歯止めがかかるとは到底思えませんが、史上空前のバラマキ政策が功を奏する可能性もまだ若干残ってはいます。

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首都圏で発生したM2以上の全地震を視覚化してパターンを探る

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浅い震源(0〜20km)の大地震が起こりそうな地域を予測する

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正規表現での小数部削除とDecimal.quantize()による四捨五入

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ごく近い将来確実に起きる首都圏巨大地震に備えよう!

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Scikit-Image Tutorial:画像はnumpyアレイの最終課題に挑戦

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Scikit-Image Tutorial:データ型と画像値・画像の入出力

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