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ひかり
周りの環境に操られたり、惑わされるのではなく、周りを利用して自分を知りましょう。
私が私であること貫く、心と身体と魂を一致させる、三位一体を実行する。
感情の揺れを上手く利用しましょう。周りに流されるのではなく、感情の揺れをきっかけに、自分はどうしたいのか、どうゆう姿でいたいのか、何を願い、何を感じ、何を体現していきたいのかを内観してください。
他者や環境から影響された自分の感情の揺れを、自分の内側の状態を変えるために利用してください。
周りを変えようとするのではなく、自分を変えてください。
あなたがあなたを偽るということは、自分自身と世界を騙しているということです。
自分の外側で起きていることは、あなたを混乱させるためではなく、自分を理解し、自分の内側を定めるため、高い次元に導くために起こっていることだと理解しましょう。
ただし、利用するということは、自分の愛を溜め込んだり、計算して出し惜しみするということではありません。
愛の出し惜しみや計算高いマインドは全てを逃します。
愛は貯めることができません。愛は与えるものです。
育てれば育てるだけ成長します。
そのものの価値を見極め、正しく使いましょう。
種は種として、あるべき姿を生かし、大切に育て、それを分かち合いましょう。愛の花を育み、咲かせましょう。
人と関わる時、愛を持って関わることを忘れないでください。
#トランスフォーメーションタロット
#ハイヤーセルフからのメッセージ
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あつし
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かめっ
FILLNAはどのようにデータを処理するの？
FILLNAは、データフレーム内の欠損値を処理するための非常に便利な機能です。具体的には、以下のようにデータを処理します。
欠損値の置換: FILLNAを使うと、欠損値を特定の値（例えば、0や平均値）で置き換えることができます。これにより、データの整合性が保たれ、分析や計算がスムーズになります。
前方/後方補完: 欠損値の前の値や後の値で埋めることも可能です。これを「前方補完」や「後方補完」と呼びます。例えば、ある時点でのデータが欠けている場合、その前のデータを使って埋めることができます。
条件付き置換: 特定の条件に基づいて欠損値を置き換えることもできます。例えば、特定の列の値が特定の条件を満たす場合にのみ、欠損値を置き換えるといった使い方です。
データの整形: FILLNAを使うことで、データの整形が容易になり、分析や可視化の準備が整います。これにより、データサイエンスや機械学習のプロジェクトでの効率が向上します。
このように、FILLNAはデータのクリーンアップにおいて非常に強力なツールです。使い方をマスターすれば、データ分析の精度がぐっと上がりますよ！
リブお
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りり
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☀️「( ◜◡◝ )」
やな「クソ暑い。」
☀️「( ◜◡◝ )」
やな「開封したのさっさと食べて帰ろう。。。」
8ぷっぷ
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