プレイリストの最後の方まで行きそうなので、レトロゲームメドレーを少し聴いて寝る。

9:05 起床。ダンボールをもう一枚余分に敷いたほうがいいかもしれない。 洗濯機を回しつつ納豆＆白飯の黄金朝食をとる。掃除をして洗濯物を干してから外出。

まず水戸街道沿いのコモディイイダ東向島店に入店。ジャケットがあるか売り場を見て回る。 ここにあるのは日用品だとは承知しているが、それでもスーツ上がないことを確認しておきたい。 やはりない。

そのまま水戸街道沿いに区役所方面に歩く。というか、区役所前のバス停に向かう。 風が強いので区役所内に避難。日曜だが住民課は開いている。

10:20 上野広小路行きのバスに乗ってそのまま終点へ移動する。 御徒町に確か衣類のリサイクルショップがあるので、そこへ行く。あった。 昼前から賑わっている。なんとか目当てのものを探し出す。色が若干気になるがやむを得ない。

11:15 ファッションリサイクルたんぽぽハウスでジャケットを購入。新春セールにつき 157 円。

外神田に移動。UDX でトイレを使う。それから昌平まちかど図書館に行くが休館。なんと。 週刊誌や月刊文藝春秋を読み漁る気マンマンだったのでがっくりくる。

秋葉原 HEY でイルベロを 2 ゲーム。最終面のボスラッシュで寿司で被弾してフィールドチェンジパターンが崩れる。 鍵に余裕はあるとはいえつらい。しかも次の寿司の鍵面でフリーズしてしまう。ツキが細い日と判断して退店。

小川町駅から地下鉄を乗り継いで押上駅に移動。地上に出てまっすぐ曳舟の部屋に戻る。

13:40 PC 前に座っておやつ休憩。麻雀の練習。Pandas 昨晩の内容を復習。

15:15 昼寝。16:05 起き上がって外出。押上駅バスターミナルに着いたらすぐにバスが来る。 そのまま太平四丁目まで移動して 16:30 オリナスへ入る。

タイトー F ステーションオリナス錦糸町店。MJ プロ卓東風戦 5 クレ。 今日の麻雀はとにかく難しい判断を迫られる場面が多く、こういう成績になった。

【SCORE】
合計SCORE:+67.2

【最終段位】
四人打ち段位:魔神 幻球:4

【1/10の最新8試合の履歴】
1st|---*--*-
2nd|--------
3rd|-*---*-*
4th|*-*-*---
old         new

【順位】
1位回数:5(41.67%)
2位回数:0(0.00%)
3位回数:4(33.33%)
4位回数:3(25.00%)
平均順位:2.42

プレイ局数:58局

【打ち筋】
アガリ率:22.41%(13/58)
平均アガリ翻:3.15翻
平均アガリ巡目:11.31巡
振込み率:17.24%(10/58)

【1/10の最高役】
・倍満
・跳満

先制親リーに対して私のこの追っかけリーチ：

ずうずうしい倍満

19:40 カスミオリナス錦糸町店。356 円。割引クーポンゲット。

  • さばの照焼
  • 五目チャーハン
  • ライス

19:55 ビッグエー墨田業平店。319 円。

  • ベビーチーズ鉄分 (4)
  • カレーパン
  • 大きなりんごデニッシュ
  • スコーンバーベキュー (+10%)

20:10 曳舟の部屋に戻る。PC を起動して帳簿と晩飯。 麻雀の練習。テザリングでインターネットをチェック。

21:20 地獄の伯爵令嬢の逆襲の続きを風呂の時間まで。 レイコ戦で第二形態変化前に倒すことができた。 HP をギリギリまで削ってから、ブルーもしくはブルー→ブライトナックルという手筋だが、 レイコの攻撃は苛烈を極めるので、相当工夫しないとそうさせてもらえない。

ランちゃんを倒して残りラスボス連戦。レベル 43 は高い。石碑強でもたついたからか。

22:50 風呂から出る。この熱が明け方まで維持されたいものだ。

23:20 Pandas の学習。短い章を二つ片付ける。そして地獄へ戻る。 ビビアンの覚醒前にフリーリを倒したいのだが、これは難しい。二回挑戦したがダメ。寝る。

Pandas Note

NaN 絡みで整数が浮動小数点数になると問題が起こりがちだ。

  • Nullable integer data type
    • Construction
      • pd.array() によるオブジェクトは欠損値を含むかも知れない整数配列を表現できる。
      • np.nan, None, etc. 欠損値はすべて pd.NA に置き換わる。
      • この配列を Series や DataFrame に格納することができる。
      • 注意：現在 pd.array() と pd.Series() は異なる dtype 推論規則を採用している。 [1, None] の dtype を整数型と推論するのが新しく、従来は浮動小数点数型と推論される。 そういうわけで、いつでも dtype を明示的に指定するのがよい。
    • Operations
      • 欠損値をオペランドに取るような演算は、結果も欠損値として評価されるのがふつうだ。 このことは SQL を学習したときに理解が済んでいる。
    • Scalar NA value
      • arrays.IntegerArray はスカラーの欠損値として pd.NA を使う。 このことは先述の置換規則とも整合している。
  • Nullable Boolean data type
    • Indexing with NA values
      • NA 値が混入する dtype=bool な配列でインデックス付けをすることができる。
    • Kleene logical operations

      • arrays.BooleanArray は論理和、論理積、排他的論理和のような論理演算に対する Kleene 論理を実装している。 言い換えると True, False, pd.NA 同士の論理演算表が定義されている。 この表を丸暗記するくらいなら、代わりに下の文章を丸暗記するほうがいい。

        When an NA is present in an operation, the output value is NA only if the result cannot be determined solely based on the other input. For example, True | NA is True, because both True | True and True | False are True. In that case, we don’t actually need to consider the value of the NA.

        On the other hand, True & NA is NA. The result depends on whether the NA really is True or False, since True & True is True, but True & False is False, so we can’t determine the output.

        This differs from how np.nan behaves in logical operations. Pandas treated np.nan is always false in the output.