「今年のサマソニ、人少なすぎ」問題を調べてみた ～サマソニ vs フジロック～
はろー、最近なんだか立て続けに記事を書いているまいしろです、こんばんは。 というわけで今回のネタはずばり サマソニの人気って大丈夫なのか？ 問題です。問題なのかわかんないけど。 ちなみに私は今年初めてサマソニに行ったので、昨年までとの比較はできないのですが、初回の感想としては めっちゃトイレ並ばないな！ でした。（もちろんライブは最高に良かった） で、最高に快適なフェスだな～と無邪気に喜んでたんですが、Twitterを見てみると みたいなツイートをちらほらと見て、 えっ これやっぱり動員少ないの？ ということを知り、サクっと調べようとしたら、思いのほか時間がかかってしまい、1週間ずっとコレにかかりきりだったという記事をこれから皆さんには読んでいただきます。どうぞお気軽に読んでください♡ というわけで、題して「サマソニ大丈夫か問題」、いってみましょう！！ 1. 本当に動員数減ったの？問題
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
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