2014東京都知事選 - 過去の選挙：朝日新聞デジタル - おっさん と 女子 高生 異 世界 を 行く

80%で、前回2011年の54. 35%をやや上回った(前回比 +3. 45%)。当日の有権者数は1050万5848人で投票総数は607万2604票となった。 [16] 。 候補者別の得票数の順位、得票数 [17] 、得票率、惜敗率、供託金没収概況は以下のようになった。 供託金 欄のうち「没収」とある候補者は有効投票総数の10%を下回ったため全額没収された。得票率と惜敗率は未発表のため暫定計算とした(小数3位以下四捨五入)。 順位 候補者名 新現元 惜敗率 供託金 当選 1 ■ 石原慎太郎 ---- 2 ■ 東国原英夫 64. 60% 3 ■ 渡邉美樹 38. 74% 4 ■ 小池晃 623, 913 10. 35% 23. 86% 5 ■ ドクター・中松 48, 672 0. 81% 1. 86% 没収 6 ■ 谷山雄二朗 10, 300 0. 17% 0. 39% 7 ■ 古川圭吾 6, 389 0. 11% 0. 24% 8 ■ 杉田健 5, 475 0. 東京都知事選挙（平成28年7月31日執行）　投開票結果 | 東京都選挙管理委員会. 09% 0. 21% 9 ■ マック赤坂 4, 598 0. 08% 0. 18% 10 ■ 雄上統 東京維新の会 3, 793 0. 06% 0. 15% 11 ■ 姫治けんじ 3, 278 0. 05% 0. 13% その他 [ 編集] 選挙戦では、 東日本大震災 により途中まで選挙カーの使用を自粛した候補者もいたため、選挙活動は盛り上がりに欠けた。特に、現職の石原慎太郎は「公務」を理由として終盤を除き選挙活動を行わなかった。 石原・東国原・渡邉・小池の有力とされた候補者4人および出馬辞退した 松沢成文 は、いずれも後に国会議員となっている。 [18] 脚注 [ 編集]

1. 東京都知事選挙の投票結果 | 中野区公式ホームページ
2. 東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査（選挙） : 読売新聞オンライン
3. 東京都知事選挙（平成28年7月31日執行）　投開票結果 | 東京都選挙管理委員会
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東京都知事選挙の投票結果 | 中野区公式ホームページ

更新日 2020年07月06日 開票結果 東京都知事選挙開票結果 党派名 候補者名 得票数 東京都 文京区 当選 無所属 小池ゆりこ 3, 661, 371 61, 103 宇都宮けんじ 844, 151 18, 612 れいわ新選組 山本太郎 657, 277 10, 892 小野たいすけ 612, 530 15, 209 日本第一党 桜井誠 178, 784. 293 3, 101 ホリエモン新党 立花孝志 43, 912 835 幸福実現党 七海ひろこ 22, 003 341 (略称)トランスヒューマニスト党 ごとうてるき 21, 997 440 沢しおん 20, 738 436 スーパークレイジー君 西本誠 11, 887. 698 183 込山洋 10, 935. 582 165 国民主権党 平塚正幸 8, 997 204 服部修 5, 453 127 さいとう健一郎 5, 114 75 庶民と動物の会 市川ヒロシ 4, 760. 414 65 ないとうひさお 4, 145 104 関口安弘 4, 097 79 竹本秀之 3, 997 85 石井均 3, 356 51 長澤育弘 2, 955 86 押越清悦 2, 708 54 牛尾和恵 1, 510 35 合計 6, 132, 678. 987 112, 282 投票率(%) 今回 55. 00 62. 98 前回 59. 73 65. 87 前回=平成28年7月31日施行の東京都知事選挙 備考:無効票=77, 134 按分切捨て票=0. 013 不足票=119 開票速報 東京都知事選挙開票状況【文京区】 候補者名(届出順) 得票数(23時33分確定) (略称)トランスヒューマニスト党 開票率(%) 100 備考:無効票=1, 546 按分切捨て票=0 不足票=2 投票結果 東京都知事選挙投票状況【文京区】 今回の東京都知事選挙時間別投票率 時間 投票者累計数 投票率(%) 計 男 女 8時 200 0. 11 9時 3, 900 2, 100 1, 800 2. 16 10時 9, 600 4, 900 4, 700 5. 東京都知事選挙の投票結果 | 中野区公式ホームページ. 31 11時 18, 000 9, 000 9. 96 12時 25, 600 12, 700 12, 900 14. 16 13時 32, 300 15, 800 16, 500 17.

東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査（選挙） : 読売新聞オンライン

read_csv ( path, encoding = 'cp932') #encodingは日本語入力対応用 #カラム名の行以下を抽出 edu. columns = edu. iloc [ 7] edu = edu [ 8:] #市区町村の合計部分のみ取り出し edu = edu [ edu [ "町丁字コード"]. isnull ()] #indexのリセット edu. reset_index ( inplace = True) #卒業者人数(就学者でない人口)・大学卒業者人数(大学院含む)を結合 df2 = pd. concat ([ df, edu [ "卒業者"], edu [ "大学・大学院 2)"]], axis = 1) #男女別のカラム名も同じだったので重複したカラムを削除 #=>男女合計の数字のみをdf2に残す df2 = df2. loc [:, ~ df2. columns. duplicated ()] ちなみに、東京都の市区町村の並びはどんな資料でも統一されているので結合は何も気にせずaxis=1でしてあげれば大丈夫です。 人口データ(2020) path = " population = pd. 東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査（選挙） : 読売新聞オンライン. read_csv ( path, encoding = 'cp932') #市区町村ごとの人口を抽出 population = population [ 8:][ "Unnamed: 4"]. reset_index () #結合 df3 = pd. concat ([ df2, population], axis = 1) データの微調整 #カラム名の変更 df3. rename ( columns = { "Unnamed: 0": "自治体", '卒業者': 'graduates', '大学・大学院 2)': 'university graduation', "Unnamed: 4": "population"}, inplace = True) #不要なindex列の消去 df3. drop ( "index", axis = 1, inplace = True) #何故かstr型だったのでint型に変換 df3 [ "population"] = df3 [ "population"]. astype ( int) df3 [ "graduates"] = df3 [ "graduates"].

東京都知事選挙（平成28年7月31日執行）　投開票結果 | 東京都選挙管理委員会

山間部と島嶼部 という内訳でした。 得票率だけでこれだけの(常識的にみてあり得そうな)分類ができたことには驚きました。 4. 線形回帰分析 説明変数Xは大卒の割合、目的変数Yは各候補者の得票率として線形回帰分析を行います。 以下では可視化までセットにした関数を定義しています。 from near_model import LinearRegression colors = [ "blue", "green", "red"] #クラスターの色分け用 def graph_show ( Jpname, name, sp = False, cluster = True, line = True): #Jpname: 候補者の漢字表記 #name: 候補者のローマ字表記(グラフ用) X = data [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y = data [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) model = LinearRegression () model. fit ( X, Y) print ( "決定係数(相関係数):{}". format ( model. score ( X, Y))) plt. scatter ( X, Y) #特定の自治体をグラフ中で強調(デフォルトはFalse) if sp: markup = data [ data [ "自治体"] == sp] plt. scatter ( markup [ "university graduation rate"], markup [ Jpname], color = "red") #k-meansで求めたクラスターごとに色分け if cluster: for i in range ( 3): data_ = data [ data [ "cluster"] == i] X_ = data_ [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y_ = data_ [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) plt. scatter ( X_, Y_, color = colors [ i]) #回帰直線を表示 if line: plt. plot ( X, model.

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おっさんと女子高生、異世界を行く　～手にした能力は微妙だったけど、組み合わせたら凄いことになった～（青山　有） - カクヨム

ベルアラートは本・コミック・DVD・CD・ゲームなどの発売日をメールや アプリ にてお知らせします 本 > ラノベ・小説:レーベル別 > ヒーロー文庫 > おっさんと女子高生、異世界を行く レーベル別 タイトル別 著者別 出版社別 新着 タイトル 著者 ランキング 7月発売 8月発売 9月発売 10月発売 通常版(紙版)の発売情報 電子書籍版の発売情報 おっさんと女子高生、異世界を行く の最新刊、1巻は2018年10月31日に発売されました。次巻、2巻は発売日未定です。 (著者: 青山有) 一度登録すればシリーズが完結するまで新刊の発売日や予約可能日をお知らせします。 メールによる通知を受けるには 下に表示された緑色のボタンをクリックして登録。 このタイトルの登録ユーザー:14人 1: 発売済み最新刊 おっさんと女子高生、異世界を行く 1 (ヒーロー文庫) 発売日:2018年10月31日 電子書籍が購入可能なサイト よく一緒に登録されているタイトル

おっさんと女子高生、異世界を行く - Pixivノベルで小説を無料試し読み

異世界でおっさんと女子高生が力を合わせて…!? おっさんと女子高生、異世界を行く - pixivノベルで小説を無料試し読み. 日本の姪と通信しながらチート能力を手に入れる! 警察官の伊勢蔵之介は、姪・琴乃の住む自宅への帰宅途中、 乗っていたバスごと異世界に召喚されてしまう。 男子高校生三人組と、琴乃の同級生である西園寺清音、 そしてバスの運転手の三好と蔵之介をあわせた六人は 異世界ベルシュタイン帝国の「勇者」として召喚されたと告げられる。 勇者は特殊な能力『ギフト』を有していると言われるが、 清音、三好、蔵之介の三人の能力はあまり強いとは言えないものだった。 強大な力を手にしたことで次第に好戦的になっていく男子高校生たちを横目に、 帝国の不審さを疑いだした蔵之介たちは、 早めに帝国を脱出しようと計画を練るのだが――。 青山 有(あおやまゆう):関東在住。 著書に『救わなきゃダメですか? 異世界』、『竹中半兵衛の生存戦略』など。 マニャ子(まにゃこ):イラストレーター。 『ネクストライフ』、『トネリコの王』(ともにヒーロー文庫)、『ストライク・ザ・ブラッド』などのライトノベルを手掛ける。

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おっさんと女子高生、異世界を行く　～手にした能力は微妙だったけど、組み合わせたら凄いことになった～

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