vs柏レイソル戦、最後よく追いつきましたね。勝たなければならない試合でしたけど、まあ負けなかっただけいいか…と思うことにしました。依然として残留争いは予断を許しません。残りの試合はガンバ大阪と浦和レッズ…厳しいなあ…頑張ってくれ…。 …とJリーグの話は置いておいて。子供が寝返りをしそうです。成長を感じて嬉しい一方、大変だと思ってしまいます。前より目を離せなくなりますし、スワドル（寝るときに着せる袋みたいなもの）も袖を外さないといけません。スワドルの袖がないと夜に寝てくれないことは以前にした実験から分かっています。実験から時間が経っているので袖がなくともよく寝てくれるようになっている可能性はありますが、まあそんなことはないでしょう。袖を外すのが怖いです。 おやすみなさい。
昼に秋刀魚を食べました。スーパーに行って目に入り、食べたくなった次第です。よく焼いたつもりだったのですが、生焼けの部分がちょっとずつあったんですよね...そしてそれに気づいたのが2口目という...。調べたら秋刀魚にもアニサキスがいるということで、明日腹痛が来たらそういうことですね。。電子レンジで加熱して赤い部分を全て無くしました。 ここ数年の秋刀魚は細くて物足りなかったのですが、今日食べたものは肉付きがよく、脂が乗っていて美味しかったです。大根おろしが秋刀魚を引き立てていて最高でした。 今年も秋に秋刀魚を食べられて満足です。それではおやすみなさい。
本日の気付き どこからともなく音がしました。その音の先は先程閉めた押し入れでした。押し入れを開けると、飼っている猫が出てきたのです、危ない。猫が潜んでいることがあるので、部屋の鍵や押し入れなど、安易に閉めるべきではないことを学びました。子供にも同じことが言えるかも。 本日の読書 本 デンマーク人はなぜ4時に帰っても成果を出せるのか | 針貝有佳 読んだ範囲 第2章 真の「タイパ」――人生を存分に楽しむ「限りある時間」の創り方（102-105頁） 内容 フレックスタイム制はムリしたら休むという流れを作るのに役立つ制度である。 週休3日にして休日が1日増えると、脳が休まる。リラックスして物事が俯瞰して見れるようになる。エネルギーを蓄えられるので仕事に戻ったときに集中できる。 脳は休むことでクリエイティブになり、閃きが生まれる。別の活動をすることで新しい知識が入ってくる。したがってずっと同じ業務をするのではなく、別の業務をすることで普段の仕事を俯瞰して眺めることができる。行き詰まりを感じたときには特に有効な手段である。週に1回、普段とは違うルーティーンを作ってみるといいかもしれない。 その他 ふと「自分は回転寿司で何皿食べられるのだろう」と思いました。それを妻に話したところ、実際に行って確かめようということになり、回転寿司で限界を調べてきました。その影響で帰宅後寝てしまい、記事の投稿がこんな時間に。今日は広島旅行Day2の記事を書く予定でしたが、明日書きます。スミマセン。。ちなみに限界は30皿でした（全て2貫盛）。
明日から広島旅行に行きます。朝早いので今日の日記は簡素なものにさせてください。 backnumberとperfumeの対バンがあるので広島に行く形です。せっかく行くので、原爆ドームやピースウィングスタジアム等見てこようと思います。実は広島に行くのは初めてです。 少しの間子供を自分達の親に預けます。ちょっと寂しい。いい子にしててね。
データの代表値をpandasで求める方法を紹介します。 計算する代表値 以下の代表値を計算します。 平均（相加平均） 中央値 最頻値 分散 標準偏差 四分位数 パーセンタイル 各代表値の説明は以下の通りです。 平均（相加平均） 全てのデータを足してデータの個数で割った値です。 $$ \begin{align} {\bar{x}} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i}^{N}{x_{i}} \end{align} $$ 中央値 全てのデータを値の大きさの順に並べたときにちょうど中央に来る値です。データの個数が偶数であるときは中央に来る2つのデータの平均値を中央値とします。 最頻値 全てのデータの中で最も多く出てくる値です。 分散 各データが平均値から平均的にどのくらい離れた値を有しているかを、各データの平均値からの差分の2乗を平均することで評価した値です。 $$ \begin{align} s^{2} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i}^{N}{\left(x_{i} - {\bar{x}}\right)^{2}} \end{align} $$ 標準偏差 分散の平方根をとった値です。 四分位数 全てのデータを小さい順に並べたときに、小さい方から全体の4分の1の位置に来るデータの値のことを第一四分位数、4分の2の位置に来るデータの値のことを第二四分位数、4分の3の位置に来るデータの値のことを第三四分位数といいます。第二四分位数は中央値と等しいです。 パーセンタイル 全てのデータを小さい順に並べたときに、小さい方から全体の$n$％の位置に来るデータの値のことを$n$パーセンタイルといいます。25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイルはそれぞれ第一、第二、第三四分位数と等しいです。 サンプルコード copy_allimport pandas as pd import numpy as np # サンプルデータを用意する data = { 'column': [3, 5, 6, 10, 6, 6, 20, 14, 1, 6] } df = pd.DataFrame(data) """ 代表値の計算 """ # 平均値 mean = df['column'].mean() # 中央値 median = df['column'].median() # 最頻値 mode = df['column'].mode() # 複数ある場合が存在するため、結果がSeriesとなる # 分散 variance = df['column'].var() # 標準偏差 std_dev = df['column'].std() # 四分位数 quartiles = df['column'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]) # パーセンタイル（90パーセンタイルの例） percentile_90 = np.percentile(df['column'], 90) # 結果の表示 print(f"平均: {mean}") print(f"中央値: {median}") print(f"最頻値: {mode}") print(f"分散: {variance}") print(f"標準偏差: {std_dev}") print("四分位数:") print(quartiles) print(f"90パーセンタイル: {percentile_90}") 以下が実行結果です。 copy_all平均: 7.7 中央値: 6.0 最頻値: 0 6 Name: column, dtype: int64 分散: 31.34444444444445 標準偏差: 5.598610938835137 四分位数: 0.25 5.25 0.50 6.00 0.75 9.00 Name: column, dtype: float64 90パーセンタイル: 14.599999999999998