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This is a utility primarily designed for consuming, parsing, and correcting Japanese names written in rōmaji using proper Hepburn romanization form. Beyond fixing common problems with Japanese names written with rōmaji, it's also able to do a number of amazing things: It's able to figure out which part of the name is the surname and which is the given name and correct the order, if need be (using
A CSS Reset/NormalizerReseter.cssis an awesome CSS reset for a website. It is a great tool for any web designer. Reseter.css resets all the premade styles by the browser. It normalizes the browser's stylesheet for a better cross-browser experience. Join 15k People Already Using Reseter.cssTable Of ContentsFeatures Reseter.cssvsNormalize.cssvsSanitize.cssvsReset.css Why Use Reseter.css (Must Read)
皆様、こんにちは。 弊社が開発を推進しているオープンソースの住所正規化ライブラリNormalize Japanese Addresses に対し最近多くの関心と多くの issue やプルリクエストをいただいています。 これらの貴重なフィードバックにより新バージョンをリリースすることができました。 この投稿ではリリースのお知らせと改善されたポイントを紹介します。 新バージョン(2.7.4 -> 2.8.0)で実装された新しい機能 丁目の数字に関する正規化ロジックの改善 丁目の正規化のロジックが洗練され、より多くのケースで一貫した住所文字列の正規化が可能になりました。 従来は「東京都文京区小石川1」のような住所では「1」は丁目と認識されていませんでしたが、このようなケースで正しく一丁目が補充されるようになりました。 例:「東京都文京区小石川1」 -> 「東京都文京区小石川一丁目」 旧字体への対
住所正規化ライブラリ「normalize-japanese-addresses」にローカルファイルの利用に対応した新規リリースを行いました @geolonia/normalize-japanese-addresses （以下 NJA）は Geolonia が開発しているオープンソースの日本の住所の正規化ライブラリです。 NJA の新規のリリースでデータソースとしてローカルファイルを利用するオプションが追加されました。 https://www.npmjs.com/package/@geolonia/normalize-japanese-addresses/v/2.5.0 NJA は町丁目のデータをバックエンドの web API から取得してキャッシュを作成し、これを元に住所の正規化を行なっています。常に最新のデータを参照する一方で、新しい市区町村の正規化を試みるたびにキャッシュの作成のため
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beauty in imperfection Think of imperfection as a positive. Imperfections absorb regional differences. open structure To provide an shape which can allow for easy access to character in a moment, Eliminate overly dense structures. focus on characteristic Notice the structures that characterize individuality. Moderate complexity is what makes it unique. reproducibility Character of the East Asia ha
AWS News Blog Announcing AWS Glue DataBrew – A Visual Data Preparation Tool That Helps You Clean and Normalize Data Faster To be able to run analytics, build reports, or apply machine learning, you need to be sure the data you’re using is clean and in the right format. That’s the data preparation step that requires data analysts and data scientists to write custom code and do many manual activitie
pandas.json_normalize()を使うと共通のキーをもつ辞書のリストをpandas.DataFrameに変換できる。 pandas.json_normalize — pandas 1.2.3 documentation Web APIなどで取得できるJSONによく使われる形式なので、それをpandas.DataFrameに変換できるのは非常に便利。 ここでは以下の内容について説明する。 pandas.DataFrame()による変換 pandas.json_normalize()の基本的な使い方 より複雑な場合: 引数record_path, meta JSON文字列・ファイルの一部を読み込み 辞書やリストからなるオブジェクトではなくJSON形式の文字列やファイルを直接pandas.DataFrameとして読み込むにはpandas.read_json()を使う。 関連記事:
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