標準3票

標準3票工程別能力表標準作業組合せ票標準作業票標準作業をつくる目的標準のないところに改善はない標準を定めることでその標準と現実の差が異常と認識され、その異常を改善するニーズが生まれます。標準作業と3要素標準作業の前提条件としては、人の動きを中心としたもの

機種依存文字（Shift_JISで扱えない文字）

機種依存文字Windowsでは、大文字のローマ数字(ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩ)、小文字のローマ数字(ⅰⅱⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹ)、丸囲み数字(①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯⑰⑱⑲⑳)、丸囲み文字(㊤㊥㊦㊧㊨)、カタカナ表記の単位(㍉㍍㌔㌘㌧㌦㍑㌫㌢)、単位記号(㎝㎏㎡)、複数のアル

pandas.DataFrameに行を追加（.iloc[], append)

import pandas as pdimport numpy as npIn [2]:%%html<style>table {float:left}td {text-align:left}</style>行名を指定して追加iloc[行名]で行名を指定し、新規行の場合、行を追加、既存行の場合、値を代入。In [3]:df = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],

pandas.DataFrameに列を追加(assign, contact)

import pandas as pdimport numpy as npIn [12]:%%html<style>table {float:left}td {text-align:left}</style>列名を指定して追加In [16]:df = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C1

DtypeWarning: Columns (1) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

DtypeWarning: Columns (1) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.原因 Pandasが各列内のデータをベースに、データ型を推測できます。 ただし、この推測に大量のメモリーが消費されます。特に1列に複数のデータ型が存在する可能性があ

PythonでエンコードUTF-8-BOMの取り扱い

PythonでエンコードUTF-8-BOMの取り扱いPythonで UTF-8-BOM（UTF-8 BOM有り）を読み込む場合はエンコードを'utf_8_sig'と指定する。7.8.6. encodings.utf_8_sig — BOM 印付き UTF-8

外れ値と異常値

外れ値と異常値外れ値と異常値、どちらも英語の outlier の訳語として用いられています。外れ値：他の値から大きく外れた値 一般的に、外れ値とは、データの大部分の傾向と異なるもので、必ずしも誤りとは限らないが、 データ集計や分析の際にその存在が結果の精度を悪化さ