2022年02月の記事一覧 | mlupinのブログ

午後のおやつは、スタバで

今日の午後のおやつは、エキュート立川にある「スターバックス」で。さくらストロベリー白玉フラペチーノ。フロランタン（税抜190円）。

2022.02.22

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今日のランチは、マクドで

今日の我が家のランチは、立川駅南口にある「マクドナルド」で。肉厚ビーフバーガーペッパー&チーズセット（760円）。

2022.02.22

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くまのプーさん！！

くまのプーさんのぬいぐるみが、家にはたくさんありますが、一番の妻のお気に入りは、このぬいぐるみです。

2022.02.22

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今朝の富士山

今朝の富士山。

2022.02.22

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今朝の朝食は、ゆで卵

今朝の朝食も、プチ断食継続中のため、ゆで卵のみ。

2022.02.22

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その８

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その８# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.19）##　ステップ３「グラフを描画する」#　　　　①　グラフを作成する#　　　　②　分析データをCSVで書き出す## ②　分析データをCSVで書き出す## リスト６●データをCSVで出力するコード#data.to_csv('demographics.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')#---------リスト６はここまで----------リスト６の実行結果書き出した「demographics.csv」を拡張機能「Edit csv」で表示したところ。　

2022.02.21

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夕方の雲

夕方の雲。

2022.02.21

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夕景の富士山

夕方の富士山。

2022.02.21

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今日の夕飯は、オートミールのチゲ風と生食パン

今日の我が家の夕飯は、オートミールのチゲ風とキンパと生食パン。セブンイレブンで買った「キンパ」と「ワンハンドレッドベーカリー（One Hundred Bakery）」の食パン（純生）。

2022.02.21

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午後のおやつは、スタバで

今日の午後のおやつは、「スターバックス」で。ドリップコーヒーは、東京ロースト。

2022.02.21

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今日のランチは、しゃぶ葉で

今日のランチは、立川駅南口にある「しゃぶ葉」で。久しぶりに、しゃぶ葉で食べましたが、だいぶ様子が違っていたので、少しビックリしました。①注文は卓上のタブレット端末から。②注文したもの（肉）は、ロボットが運んでくる。③一番安かった豚肉一種類の食べ放題が無くなっていた。デザートの焼きたてワッフル。

2022.02.21

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今朝の雲

今朝の雲。

2022.02.21

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午前中のおやつは、お茶のみ

今日の午前中のおやつは、プチ断食継続中のため、お茶のみ。

2022.02.21

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今朝の富士山

今朝の富士山。久しぶりに見えました。

2022.02.21

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今朝の朝食は、バナナとゆで卵

今朝の我が家の朝食は、プチ断食継続中のため、軽く、バナナとゆで卵で。

2022.02.21

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夕方の雲

夕方の雲。

2022.02.20

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今日の夕飯は、シリアルヨーグルト

今日の我が家の夕飯は、ミックスナッツ・ドライフルーツ（ヨーグルトに漬けたドライイチヂク）・きな粉・牛乳入りのシリアルヨーグルト。人参とブロッコリーの茎のきんぴら。

2022.02.20

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午後のおやつは、ポップコーンとクッキー

今日の午後のおやつは、「ポップコーン」と「クッキー」と豆から淹れたコーヒー（「ドン・キホーテ」の「マイルドブレンド」）。銀の森のクッキー。

2022.02.20

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その７

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その７# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.18～p.19）##　ステップ３「グラフを描画する」#　　　　①　グラフを作成する#　　　　②　分析データをCSVで書き出す## ①　グラフを作成する## リスト５●読み込んだデータをグラフに描画するコード#import matplotlib.pyplot as plt# 日本語が文字化けしないよいうにフォントを設定するplt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Yu Gothic', 'Meiryo']# グラフの大きさ（横の長さ, 縦の長さ）を決めるplt.rcParams['figure.figsize'] = (20, 10)# X軸に「度道府県名」、Y軸に「出生数」を表示するx = data['都道府県']y = data['出生数']# グラフの「タイトル」、各軸の「ラベル」を設定するplt.title('全国の出生数')plt.xlabel('都道府県')plt.ylabel('出生数')# X軸の各項目を横書きから縦書きに変更するplt.xticks(rotation=90)# 棒グラフを描画するplt.bar(x, y)#--------リスト５はここまで--------リスト５の実行結果＜おまけ＞Jupyter Notebookでの実行結果

2022.02.20

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その６

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その６# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.17～p.18）##　ステップ２「データを整形する」の続き#　　　　①　表の列名（カラム名）を整形する#　　　　②　数値ではないデータを置き換える##　プログラムコのサンプルードは、こちらから入手可能。##　②　数値ではないデータを置き換える#　　　「-」、「・」などの数値ではないデータを数値として扱えるデータに置き換える。##　リスト４●データの欠損値を置き換え、型を変換するコード#import numpy as np# 欠損値「-」「・」「…」を「np.nan」に置き換える。data.replace('-', np.nan, inplace=True)data.replace('・', np.nan, inplace=True)data.replace('…', np.nan, inplace=True)# データ型をすべて「float」型に変換する。data.iloc[:, 2:] = data.iloc[:, 2:].astype(float)data.dtypes

2022.02.20

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今日のランチは、オートミールの韓国風チーズリゾット

今日の我が家のランチは、「オートミールの韓国風チーズリゾット」と「なすと竹輪と鶏肉の炒めもの」。オートミールの韓国風チーズリゾット。なすと竹輪と鶏肉の炒めもの。

2022.02.20

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午前中のおやつは、お茶のみ

今日の午前中のおやつは、プチ断食継続中のため、お茶のみ。

2022.02.20

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今朝の朝食は、きなこバナナ

今朝の朝食は、「きなこバナナ」をいただきました。

2022.02.20

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今日の花

今日、見かけた花。

2022.02.19

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今日の夕飯は、とろとろ卵豆腐

今日の我が家の夕飯は、「とろとろ卵豆腐」。とろとろ卵豆腐。一味唐辛子とネギをかけたところ。もやしとわかめのナムル。

2022.02.19

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午後のおやつは、スタバで

今日の午後のおやつは、ルミネ立川店にある「スターバックス」で。「さくらストロベリー白玉フラペチーノ」をリワードで。

2022.02.19

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今日のランチは、イケアで

今日のランチは、立川駅北口方面にある「イケア立川」で。無添加野菜カレー（290円）。トッピング付きホットドッグ（130円）。母ちゃんの唐揚げ（１個60円）。

2022.02.19

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今朝の朝食も、なし

今朝の朝食も、プチ断食継続中のため、ありません。

2022.02.19

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夕方の雲

夕方の雲。

2022.02.18

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夕景の富士山

夕方の富士山。

2022.02.18

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今日の夕飯は、シリアルヨーグルト

今日の我が家の夕飯は、ミックスナッツ・ドライマンゴー・レーズン・ぶどうゼリー・牛乳入りのシリアルヨーグルト。ネギとツナ。

2022.02.18

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午後のおやつは、きなこアイス

今日の午後のおやつは、「きなこアイス」。きなこアイスに「ポリコーン」。

2022.02.18

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その５

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その５# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.15～p.18）##　ステップ２「データを整形する」の続き#　　　　①　表の列名（カラム名）を整形する#　　　　②　数値ではないデータを置き換える##　プログラムコのサンプルードは、こちらから入手可能。#　　　　①　表の列名（カラム名）を整形する（続き）##　リスト3●CSVファイルヘッダー３行を抽出して１行に連結して、「Data」のカラム名にするコード##　先頭３行を「col_data」に読み込む。col_data = pd.read_csv('ma030000.csv', encoding="Shift-jis", nrows=3, header=None)#　先頭１行を抜き出し、欠損値を行方向に前の値で埋める。col_head = col_data.head(1)# (1) ０行目に対して、欠損値を埋める「fillna」を使う。col_head = col_head.fillna(method="ffill", axis=1)# (2)「col_data」の先頭１行目を書き換える。col_data.iloc[0] = col_head.iloc[0]# 「cols」に結合したカラム名を追加する。cols = []for i in col_data.columns: # (3) 「col_data」の０～２行目の値を欠損値を除外した状態でリストに入れ、 #　　　結合する。 col = ''.join(list(col_data[i].dropna())) cols.append(col)# (4) ０番目のカラム名を「都道府県」で置き換える。cols[0] = '都道府県'# (5) 「data」のカラム名をセットする。data.columns = cols#　「data.head()」は、変数「data」の先頭５行分を表示するコード。data.head()リスト３の実行結果

2022.02.18

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今日のランチは、ガパオライス

今日の我が家のランチは、レトルトのガパオライスの素を使って「ガパオライス」。

2022.02.18

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今朝の雲

今朝の雲。

2022.02.18

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今朝の富士山

今朝の富士山。

2022.02.18

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今朝の朝食も、なし

今朝の朝食も、プチ断食継続中のため、ありません。

2022.02.18

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その４

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その４# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.15～p.18）##　ステップ２「データを整形する」#　　　　①　表の列名（カラム名）を整形する#　　　　②　数値ではないデータを置き換える##　プログラムコのサンプルードは、こちらから入手可能。##　①　表の列名（カラム名）を整形する##　リスト2●CSVファイルを「DataFrame」形式で読み込み、不要な部分を削除するコード## (1)　「pandas」モジュールを「pd」という名前でインポートする。import pandas as pd##　(2)CSVファイルの読み込みは、「pd.read_csv()」で行う。#　「ma030000.csv」ファイルを読み込み、「data」という「DataFrame」形式の変数に代入する。#　「ma030000.csv」ファイルは、日本語を含むCSVファイルなので、文字化けしないように#　「"Shift-jis"」の文字コードを指定している。#　「skiprows=4」という引数を指定することで、先頭４行を読み飛ばす。#　「pd.read_csv()」では、デフォルトで、先頭１行目が自動的に表の列名として読み込まれてしまう#　　ので、列名を設定しないように、「header=None」を指定している。data = pd.read_csv('ma030000.csv', encoding="Shift-jis", skiprows=4, header=None)#　(3)「drop」メソッドを使って、変数「data」から指定した行や列を削除する。#　　　ここでは、下から21行分を削除する。data.drop(data.tail(21).index, inplace=True)#　(4)「data.head()」は、変数「data」の先頭５行分を表示するコード。data.head()リスト２の実行結果

2022.02.17

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夕方の雲

夕方の雲。

2022.02.17

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夕景の富士山

夕方の富士山。

2022.02.17

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今日の夕飯は、豆腐の豚バラねぎオイル蒸し

今日の我が家の夕飯は、「豆腐の豚バラねぎオイル蒸し」と発酵玄米。豆腐の豚バラねぎオイル蒸し。発酵玄米。

2022.02.17

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午後のおやつは、マシュマロクッキー

今日の午後のおやつは、手作りの「マシュマロクッキー」と匠旨「ポテトチップス（スペアリブ味）」と豆から淹れたコーヒー（「ドン・キホーテ」の「マイルドブレンド」）。スペアリブ味の「匠旨」。「銀の森」のクッキーも。

2022.02.17

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今日のランチは、とん平焼きと具だくさん味噌汁

今日の我が家のランチは、なんちゃって「とん平焼き」と具だくさん味噌汁。なんちゃってとん平焼き。具だくさん味噌汁。ネギのごま油和え。ミニトマト。

2022.02.17

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午前中のおやつは、紅茶のみ

今日の午前中のおやつも、プチ断食継続中のため、紅茶だけ。

2022.02.17

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今朝の雲

今朝の雲。朝焼けで少し赤っぽく見えました。

2022.02.17

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今朝の富士山

今朝の富士山。

2022.02.17

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今朝の朝食も、なし

今朝の我が家の朝食は、プチ断食継続中のため、ありません。

2022.02.17

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エンドレスマラソン始まる！！

スマホアプリのゲーム「Toon Blast」を続けていますが、今度は、「エンドレスマラソン」と言うものが始まったようです。

2022.02.16

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Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その３

Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門　その３# 特集１　Visual Studio Code拡張機能でPythonでデータ分析入門##『日経ソフトウエア』2022年03月号（p.09～p.15）##　ステップ１「データを確認する」（CSVファイルからグラフを作成する）　　#　　　　①　オープンデータを利用する#　　　　②　拡張機能「Edit csv」#　　　　③　拡張機能「Jupyter」#　　　　④　変数を可視化する##　プログラムコのサンプルードは、こちらから入手可能。##　　　ここで利用するCSVファイルには、欠損値などが含まれており、#　　　そのままではPythonで読み込んでグラフの作成処理ができない。##　　①　オープンデータを利用する#　　　・まず、オープンデータの「日本の人口統計データ」のCSVファイルをダウンロードする。#　　　・オープンデータ」とは、営利・非営利目的を問わず、２次利用が可能で、かつ無償で#　　　　利用できる、公開されているデータ。#　　　・ここでは、デジタル庁が整備、運営する「データカタログサイト」からデータをダウン#　　　　ロードする。サイトには、次のURLからアクセスできる。#　　　　https://www.data.go.jp/#　　　・日本の各都道府県の人口についてのデータ（厚生労働省の「人口動態調査_人口動態統計＃　　　　_確定数_総覧_年次_2020年」というデータセットを検索し、「上巻_3-3-1_都道府県＃　　　　（特別区-指定都市再掲）別に見た人口動態総覧」というCSVファイル）をダウンロード#　　　　する。#　　　・ダウンロードしたファイル「ma030000.csv」は、デスクトップに「VSCode_data」と#　　　　いう作業用のフォルダーを作り、そこに格納する。#　　　・このCSVファイルをVSCodeで開いて、内容を確認する。#　　　　画面左側の「エクスプローラー」→「フォルダーを開く」から「VSCode_data」フォルダー#　　　　を開く。#　　　●上記のとおり、実行したところ、文字化けを起こしました。#　　　　ネットで調べると、「文字コードの設定が間違っていることがある」とのことだったので、#　　　　右下に現在の文字コードが表示されている部分をクリックし、「UTF-8」を「Shift-JIS」＃　　　　に変更したら、日本語が表示されました。（良かったー！）#　　　　②　拡張機能「Edit csv」＃　　　　　・このままでは、見にくいので、拡張機能「Edit csv」を導入する。＃　　　　　・拡張機能「Edit csv」は、CSVデータを表形式で表示し、編集も可能な拡張機能。＃　　　　　・VSCodeで、「拡張機能」アイコンをクリックし、「Edit csv」を検索し、インストール＃　　　　　　する。＃　　　　　・インストール後、再度「ma030000.csv」ファイルを読み込み、右上の「Edit csv」を#　　　　　　クリックすると、表形式で表示される。#　　　　　　明らかに必要のない１～４行目を削除する。＃　　　「Apply changes to file and save」ボタンを押して、保存する。＃#　　　　③　拡張機能「Jupyter」#　　　　　・保存した「ma030000.csv」データをPythonで読み込めるかどうかを確認する。#　　　　　・ここから先のPythonコードの入力と実行には、VSCodeの拡張機能「Jupyter」#　　　　　　を使用する。#　　　　　・ノートブック形式で、先ほどデスクトップに作った「VSCode_data」フォルダに＃　　　　　　新しくファイル（ファイル名「demographics.jpynb」）を作る。＃#　　　　④　変数を可視化する#　　　　　・ノートブックにPythonのコードを記述し、Pythonで処理できるデータとして、CSV#　　　　　　ファイルを読み込めるかどうかを確認する。#　　　　　・データ処理には、[pandas」というモジュールを使用する。#　　　　　・「pandas」では、「DataFrame」という形式でデータを保持して、処理するので、#　　　　　　ここではCSVファイルを読み込んで、「DataFrame」形式に変換する。＃#　リスト1●CSVファイルを「DataFrame」形式で読み込むコード（demographics.ipynb）## (1)　「pandas」モジュールを「pd」という名前でインポートする。import pandas as pd# (2)　CSVファイルの読み込みは、「pd.read_csv()」で行う。#　「ma030000.csv」ファイルを読み込み、「data」という「DataFrame」形式の変数に代入する。#　「ma030000.csv」ファイルは、日本語を含むCSVファイルなので、文字化けしないように#　「"shift-jis"」の文字コードを指定している。#　「pd.read_csv()」では、デフォルトで、先頭１行目が自動的に表の列名として読み込まれてしまう#　　ので、列名を設定しないように、「header=None」を指定している。data = pd.read_csv('ma030000.csv', encoding="shift-jis", header=None)#　(3)　「data.head()」は、変数「data」の先頭５行分を表示するコード。data.head()リスト1●「demographics.ipynb」の実行結果

2022.02.16

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