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タコラ

タコラ

もう成人(当時)になってから10年経つのか〜 その後会った人は2人しかいないけど、結婚してる同級生もたくさんいるんだろうな〜
自分?バキ童です
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mashiro/

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走り手さんの種族やレースの種類は多様な感じにさせて頂いたので、賭けて差せ差せして頂くのも、(お怪我などがない範囲で)楽しく走って頂くのも幸せです……✨
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フィロ

フィロ

授業終わったので実家に帰らせていただきます
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のえる

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うちの魔王様ほんとかわいーーー!!
ゴマキ様お付き合いありがとうございます❣️❣️❣️
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ふしゃ

ふしゃ

腹の中でぐるぐるして出口を求めているのには必ず理由がある
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狗尾草

狗尾草

全国って本当ですか?!
無いものだらけの県民故疑いから入っちゃう(◜ᴗ◝ )良くない
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すぅ☺

すぅ☺

データ分析で困ってた欠損値、FILLNAでサクッと解決!特定の値で埋めるだけでなく、前の値で補完もできるのが嬉しい。これで分析が楽になるね!みんなも試してみて!
FILLNAの使い方を教えてください。
FILLNAは、データ分析やデータ処理の際に欠損値を処理するための非常に便利な機能です。特にPandasライブラリでよく使われます。以下にその使い方を説明します。 基本的な使い方 欠損値の置き換え: FILLNAを使うことで、NaN(欠損値)を特定の値で置き換えることができます。例えば、平均値や中央値、特定の数値などで埋めることが可能です。 例 オプション メソッドの指定: 引数を使って、前の値や次の値で埋めることもできます。 : 前の値で埋める(前方補完) : 次の値で埋める(後方補完) 例 複数列の指定 特定の列だけにFILLNAを適用することもできます。 注意点 FILLNAを使う際は、データの意味を考慮して適切な値で埋めることが大切です。無理に埋めると、分析結果に影響を与える可能性があります。 このように、FILLNAはデータの整形において非常に役立つツールです。使い方をマスターすれば、データ分析がもっとスムーズになりますよ!
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織本夜

織本夜

一回いいねを押すとそのキャラでTLが埋め尽くされる現象(2回目)
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おかち

おかち

カインと話したい(話したい?)
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間宮羊

間宮羊

英語読みながらの仕事相変わらず目が疲れる
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よく喋

よく喋

社会人野球出身の選手が、プロの世界で通用しないのなんなんだろ?
通用どころか、まともに一軍で出場出来ないのも分からん

野手ならまだしも、投手で戦力にならないの本当に謎
良い!と思ったスカウトがいる訳でしょ?
全員節穴って訳でも無いし、本当になんでなんだろ?
怪我なら分かるけどね
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もう成人(当時)になってから10年経つのか〜 その後会った人は2人しかいないけど、結婚してる同級生もたくさんいるんだろうな〜