少しだけインターネットに接続して麻雀の練習をワンゲームやって寝る。 今月からまたハローワーク通いだ。賃金がまともな仕事はもう見つからないと思うが。

またぞろ嫌な夢を見る。一本目はよく覚えていないが仕事中でうんざりしているというもの。 二本目は仕事探しの講義みたいなものを受講しているというもの。講師が B 放送の若かりし S アナウンサー。

うなされまくりで 10:10 起床。朝食をとって寒いので外出。 スカイツリータウンの三省堂書店で雑誌チェック。月曜売りのものが出揃っている。 アエラの佐藤優氏のコラムが、菅首相支持率減少について分析をしている体で微妙にふざけていて笑える。

時間がないのでバスに乗って錦糸町駅に移動。11:40 徒歩でハロワーク墨田へ。 検索用端末で求人チェック。一ヶ月分のプログラマー求人をチェック。 応募できそうなものの求人票数事業所ぶんを印刷して持ち帰ることにする。

12:20 バスターミナルへ移動。少し待って青戸車庫行きに乗る。 押上駅で降りるが、三丁目で降りるほうがいいもしれない。

13:00 曳舟の部屋に戻る。朝やりかけたパート先の携帯電話充電をオンにする。 次に PC を開いておやつの時間まで作業。

14:15 Pandas の複合インデックスのドキュメントをザッと読み終わる。 おやつ休憩＆麻雀の練習。IPython でドキュメントのコードを検証。

16:00 終了予定。外出。押上駅バスターミナルから太平四丁目へ。

17:00 タイトー F ステーションオリナス錦糸町店。5 クレ。

MJ プロ卓東風戦。好調で暫定月間上位 50 位入り。次にプレイしたらとっくに陥落していると思う。

【SCORE】
合計SCORE:+74.9

【最終段位】
四人打ち段位:魔神 幻球:9

【1/4の最新8試合の履歴】
1st|*----*--
2nd|--*-*-*-
3rd|---*----
4th|-*-----*
old         new

【順位】
1位回数:3(33.33%)
2位回数:3(33.33%)
3位回数:1(11.11%)
4位回数:2(22.22%)
平均順位:2.22

プレイ局数:47局

【打ち筋】
アガリ率:23.40%(11/47)
平均アガリ翻:2.64翻
平均アガリ巡目:10.36巡
振込み率:12.77%(6/47)

【1/4の最高役】
最高役のデータがありません。最高役は、跳満以上のアガリが対象となります。

ビートマニアは不調。半端なクリアランプが点いている曲の更新に失敗。

19:40 カスミオリナス錦糸町店。259 円。

  • コロッケ (2)
  • 五目チャーハン

19:55 ビッグエー墨田業平店。413 円。

  • シュークリーム
  • 大きなおむすびツナマヨ
  • おにぎりねぎとろ
  • ジャムパン
  • ポテコうましお
  • 小粒納豆 (3)

21:10 曳舟の部屋に戻る。家計簿をつけてこれを書いて晩飯。 麻雀の練習と pandas の読みを少しやって、テザリングでインターネットをチェック。 CMake のチュートリアルで作ったディレクトリーを解凍ディレクトリーにマージしてから風呂へ。

22:40 風呂から出る。PC に戻って CMake のドキュメントをオフラインで閲覧するべくビルドする。 カンでやったわりには正常にモノができて驚く。

bash$ extract CMake-master.zip
bash$ cd CMake-master
bash$ less README.rst
bash$ cmake -B build -DSPHINX_HTML=ON
bash$ cd build
bash$ ls
bash$ grep Makefile | html
bash$ make help
bash$ make help | grep doc
... documentation
bash$ make documentation
Scanning dependencies of target documentation
[100%] sphinx-build html: see Utilities/Sphinx/build-html.log

[100%] Built target documentation
bash$ ls Utilities/Sphinx/
bash$ cd Utilities/Sphinx/html/
bash$ wslview index.html

23:10 時間が余った。Pandas のコード片の残りを試す。ノートを修正。 明日朝はパートタイムだから早く寝ないとまずい。もう少ししたら寝る。

23:55 また Twitter を覗いてしまう。もう寝る。さすがにまずい。

Pandas Note

  • MultiIndex / advanced indexing
    • Hierarchical indexing (MultiIndex)
      • 階層的なインデックスとは何か
      • MultiIndex の生成方法
        • MultiIndex.from_tuples()
        • MultiIndex.from_product()
        • MultiIndex.from_frame()
        • …etc.
      • インデックスから各レベルのラベルのシーケンスを得る方法
      • 複数インデックス指定によるデータの選択方法
      • インデックスが異なるオブジェクト同士の操作では data alignment が効く
      • .reindex() でインデックスを付け直すこともできる
    • Advanced indexing with hierarchical index
      • .loc[] と MultiIndex とを組み合わせることもできる
      • （重要）この手の操作における list と tuple との違いに注意する
      • MultiIndex をスライスする
      • IndexSlice は slice(None) よりも自然なスライス構文を提供する
      • .xs() によるクロスセクション
      • .reindex() や .align() の引数 level はレベルをまたがって値を渡すのに有用
      • レベルの交換
      • レベルの並び替え
      • レベルの名前変更
    • Sorting a MultiIndex
      • .sort_index() が基本的。例によって引数 level が有用。
      • ソート済みかどうかを判定する
    • Take methods
      • NumPy のような .take() がある
    • Index types: DatetimeIndex と PeriodIndex は学習したから、それ以外のものを見ていく。
      • CategoricalIndex: 重複のあるインデックスを扱うのに有用な型
      • Int64Index は pandas における基本的なインデックス型
        • RangeIndex はそのサブクラスであって NDFrame オブジェクトすべての既定インデックス型だ
      • Float64Index: これはかなり危ない感じがする
      • IntervalIndex
      • cut() と qcut() の返すオブジェクトは Categorical 型であって、 それらが生成するビンは IntervalIndex として収まる。
      • 関数 interval_range()
    • Miscellaneous indexing FAQ
      • 整数インデックスは限られた場面でしか使用できない
      • .is_monotonic_increasing など、インデックスの単調性をテストする属性値がある
        • 狭義の単調性を試すには .is_unique を組み合わせるといい
      • 標準的な Python のスライス作法と異なり、pandas のそれは閉区間を意味する
      • オブジェクトに対するインデックス付けは、その内部にある Series の dtype を変更する可能性がある

以上