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いつもご利用ありがとうございます。 ユーザ様より下記問題をご連絡頂きましたので、 改善対応を行わせて頂きました。 Googleスプレッドシート表示プラグイン(googlespreadsheets, google_spsheet)で、一部のシートが表示できない不具合 このたびはご迷惑をおかけし申し訳ございません。 その他お気づきの点等ございましたらお気軽にお問い合わせください。 これからもどうぞよろしくお願いいたします。
https://w.atwiki.jp/karino2/pages/46.html
WebTobin向けに経済統計を集めてcsvとして公開しています。 https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdEE4YnJ3dERMclRqazV0ZjJuN0k0UWc single=true gid=0 output=html 現時点ではタイトル以外は数値のみ対応していて、欠損値は...で表します。 文字列は必要になったら足します。 ここにあるurlを使って、例えば df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdGVESWc4OGs2cVJxYVFLaTFZNHhOLVE single=true gid=0 output=csv") などとすると実質GDPのデータフレームが取れます。 人口統計 公開手順 主に以下のサイトの手順に従っています。 http //blog.revolutionanalytics.com/2009/09/how-to-use-a-google-spreadsheet-as-data-in-r.html google spreadsheetで適当にデータを整形する File- Webに公開 ドキュメント全体をSheet1に ウェブページをcsvに 生成されるURLをコピペ 以前のやり方(そのうち消す事) File- Share- Sheet 1を選び、Start Publishを押す 下のWeb PageをCSVに変更 URLをコピペして公開 最近の更新 2012/07/09 授業者規模別非農林業雇用者数 追加。 2012/07/08 実質GDPを速報値に変更。誤っていたTable Of Contentsを更新。 CPIを暦年ではなく年度別に変更(GDPとあってる方が使いやすいので) 名目GDPを追加(検算の為) 17年基準の実質GDPを追加(最新データが欲しい場合はこちら。接続注意) 人口統計に2010年分を追加。 自営業者の数を調べる為に地位別就業者数を追加。
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html head meta charset="utf-8"/ title 野球 /title script src="https //www.google.com/jsapi" /script script src="jquery.js" /script script src="fusiontable.js" /script script src="googlechart.js" /script /head body onload="fusiontable()" input type="button" value="図を描く" onClick="googlechart()" / div id="chart" style="width 500px; height 500px;" /div /body /html a=new Array(); b=new Array(); c=new Array(); var s,number; function fusiontable() { var query = "SELECT a,b,c FROM " + 1TaKnmtVcmx4jLJHBXldRNIEVU4790dXAc4yH8vc ; var encodedQuery = encodeURIComponent(query); var url = [ https //www.googleapis.com/fusiontables/v1/query ]; url.push( ?sql= + encodedQuery); url.push( key=AIzaSyAH0WCAXRIdHdbI-6bnMSN4kVDDZZmGyqY ); url.push( callback=? ); sx=0; $.ajax({ url url.join( ), dataType jsonp , success function (data) { var rows = data[ rows ]; for (var i in rows) { sx=sx+1; a[sx]= rows[i][0]; b[sx]= rows[i][1]; c[sx]= rows[i][2]; } number=sx; } }); } google.load("visualization", "1", {packages ["corechart"]}); function googlechart() { var data = new google.visualization.DataTable(); data.addColumn( string , チーム ); data.addColumn( number , 年棒 ); data.addColumn( number , 成績 ); data.addRows(number); var z1,y1; for(s=1;s number+1;s++){ z1=parseInt(b[s]); y1=parseInt(c[s]); data.setCell(s-1, 0, a[s]); data.setCell(s-1, 1, y1); data.setCell(s-1, 2, z1); } var options = { title 野球 , vAxis {title チーム , titleTextStyle {color blue }} }; var chart = new google.visualization.BarChart(document.getElementById( chart )); chart.draw(data, options); }
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黒楽しいよ!! 【2013年10月後半】 温泉OFF 【2013年5月12日】 ゆるもり1周年記念オンラインオフ会! https //docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ai13zODWczSOdG53dUl1WE5MRnY2S0dTSkxHVFNXOGc#gid=0 【2013年5月25日】 関東BBQオフ会! 詳細、参加申し込みは下記のURLをクリック https //docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ai13zODWczSOdFFveGhsMTBXZHNaTGJCMk1qbGJvZkE#gid=0 【2013年9月3日】 池袋焼肉オフ会! 【2014年1月25日】 ゆるもり VS ガチあな 2014年一発目の運動会
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(1)表 https //docs.google.com/spreadsheets/d/1LmfR9vGbwtChwbtB2KBeOH1PsSpeSTDVHwwQ7KqdBVg/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1Hm5BdSpEtiNnTIQsQWlwMXiCujIPHGvb5UdlJiPYQJc/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1ripFMJdRk_SORngxmmXmIHPJLu7VIUk_pZNbiMiGB2I/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1QaoIydn1T-FERQ9AojCiGGMgkrtkf0t_zCfErc9pUFc/edit?usp=sharing (2)プログラム (3)グラフ (4)出所 内閣府 (5)メモ 主要系列 (6)作業記録 1月15日 グラフ作成 -
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(1)表 https //docs.google.com/spreadsheets/d/1k8z_56ECfAENjn6UNCUhXQXIqvdoRl_Ve9jEtzzlWVo/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1f0BhNWFv_082Bf-X5WuRMK6GJC6ms-InYrFTFU7Kdls/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1__Pk5o5tCQZXzG8xud1BVfKgroiicjq5S1OgDfK7gXg/edit?usp=sharing https //docs.google.com/spreadsheets/d/1527gJf-t48YWlTRuKmJqyKZM3R4lFlgqjt5s5EA8Um8/edit?usp=sharing (2)プログラム (3)グラフ (4)出所 内閣府 (5)メモ (6)作業記録 1月15日 グラフ作成 -
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WebTobinQ/Example 以下のサイトにコピペして使う。 http //webtobinq.appspot.com/ 経済統計CSVのデータを使います。 消費とgdpをplotしてみる df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdGVESWc4OGs2cVJxYVFLaTFZNHhOLVE single=true gid=0 output=csv") plot(df[["Fiscal Year"]],df[["GDP(expenditure approach)"]],ylim=c(100000,600000)) lines(df[["Fiscal Year"]],df[["PrivateConsumption"]]) for文、etc. 1983年以降の失業率をplot。月次データから年次データに変換 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHZvV0IzaFBNQkowR21wNU4wS2FKb3c single=true gid=0 output=csv") totalName - "男女計 Total" total - df[[totalName]] n - (length(total)/12) y - 1 n for(i in 1 n) { b - (12*(i-1))+1; e - (12*(i-1))+12; y[i] - mean(total[b e]) } plot(1983 (1983+n-1), y, main="失業率(季節調整済み)", type="l") (下のはたぶん古い) df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHZvV0IzaFBNQkowR21wNU4wS2FKb3c single=true gid=0 output=csv") totalName - "男女計 Total" total - df[[totalName]] n - (length(total)/12) y - 1 n for(i in 1 n) { b - (12*(n-i))+1; e - (12*(n-i))+12; y[i] - mean(total[b e]) } plot(1983 (1983+n-1), y, main="失業率(季節調整済み)", type="l") 25~34才の失業率(上とほとんど一緒) df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHZvV0IzaFBNQkowR21wNU4wS2FKb3c single=true gid=0 output=csv") totalName - "男女計 25~34" total - df[[totalName]] n - (length(total)/12) y - 1 n for(i in 1 n) { b - (12*(i-1))+1; e - (12*(i-1))+12; y[i] - mean(total[b e]) } plot(1983 (1983+n-1), y, main="失業率(季節調整済み)男女計 25~34", type="l") 失業率15才~24才、25才~34才と35才~44才を並べる。 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHZvV0IzaFBNQkowR21wNU4wS2FKb3c single=true gid=0 output=csv") sumMonths - function(total) { n - (length(total)/12) y - 1 n for(i in 1 n) { b - (12*(i-1))+1; e - (12*(i-1))+12; y[i] - mean(total[b e]) } y } y1 - sumMonths(df[["男女計 35~44"]]) y2 - sumMonths(df[["男女計 25~34"]]) y3 - sumMonths(df[["男女計 15~24"]]) plot(1983 (1983+(length(y1)-1), y1, main="失業率(季節調整済み)", type="l") lines(1983 (1983+(length(y1)-1), y2, type="l") lines(1983 (1983+(length(y1)-1), y3, type="l") 失業率25才~34才から35才~44才を引く df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHZvV0IzaFBNQkowR21wNU4wS2FKb3c single=true gid=0 output=csv") sumMonths - function(total) { n - (length(total)/12) y - 1 n for(i in 1 n) { b - (12*(i-1))+1; e - (12*(i-1))+12; y[i] - mean(total[b e]) } y } y1 - sumMonths(df[["男女計 35~44"]]) y2 - sumMonths(df[["男女計 25~34"]]) plot(1983 (1983+(length(y1)-1), y2-y1, main="失業率(季節調整済み)25~34 - 35~44", type="l") 日本の人口全体 pop - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") plot(pop[["Year"]], pop[["総数"]], type="l") 日本の人口1980年以降 pop - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") year - pop[["Year"]] total - pop[["総数"]] plot(year[year 1979], total[year 1979], type="l") 老年人口と生産年齢人口をplot popu - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") plot(popu[["Year"]], popu[["15~64(生産年齢人口)"]]) lines(popu[["Year"]], popu[["65歳以上(老年人口)"]]) 人口、推計とつなげる pop - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") popFuture - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdDljQ20yQzd1SGpFTXYyR3VzRDlUTXc single=true gid=0 output=csv") year - pop[["Year"]] total - pop[["総数"]] futTotal - popFuture[["総数"]] futYear - popFuture[["Year"]] yearall - year yearall[length(year) ((length(year)+length(futYear)-1)] - futYear totalall - total totalall[length(total) ((length(total)+length(futTotal)-1)] - futTotal plot(yearall, totalall, type="l") 老齢人口と推計をつなげる(ほとんど上と意味的には同じ。でもc実装したのを思い出して変更) pop - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") popFuture - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdDljQ20yQzd1SGpFTXYyR3VzRDlUTXc single=true gid=0 output=csv") years - c(pop[["Year"]], popFuture[["Year"]]) olds - c(pop[["65歳以上(老年人口)"]], popFuture[["65歳以上(老年人口)"]]) plot(years, olds, type="l") 生産年齢人口/全人口 を推計とつなげる(上とほとんど同じ) pop - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") popFuture - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdDljQ20yQzd1SGpFTXYyR3VzRDlUTXc single=true gid=0 output=csv") years - c(pop[["Year"]], popFuture[["Year"]]) products - c(pop[["15~64(生産年齢人口)"]], popFuture[["15~64(生産年齢人口)"]]) all - c(pop[["総数"]], popFuture[["総数"]]) plot(years, products/all, type="l") GDPのうち資本減耗の占める割合 http //d.hatena.ne.jp/himaginary/20110823 ここでのグラフの再現。ただし1980年以降のみ(90年基準はどっからとってきたのだろう…) gdp - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdFI1WW1IVnRkbFhvdmxRc3FOMC12c1E single=true gid=0 output=csv") plot(gdp[["Year"]], gdp[["固定資本減耗"]]/gdp[["国内総生産(生産側)"]], ylim=c(0.10, 0.24)) 生産年齢一人あたりのGDP この手の物ってfor文無しで書けた気がするんだけど、思い出せず…(追記 sapplyだね。まだ実装してないや) df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdGVESWc4OGs2cVJxYVFLaTFZNHhOLVE single=true gid=0 output=csv") production - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdExXNEhTX3NHWHc3a014eEdxWUs1bHc single=true gid=0 output=csv") subpro - production[["15~64(生産年齢人口)"]][production[["Year"]] 1980] subproYear - production[["Year"]][production[["Year"]] 1980] gdp - subproYear for(i in 1 length(subproYear)) { year - subproYear[i]; gdp[i] - df[["GDP(expenditure approach)"]][df[["Fiscal Year"]] == year] } plot(subproYear, 100*gdp/subpro) 自営業者の数 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddGpzQV9hTUMya1FpMnZBMVJqWWpURUE single=true gid=1 output=csv") plot(df[["year"]], df[["Self- employed worker"]]) ほぉ、減ってるね。労働者数との比率はどうだろう? df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddGpzQV9hTUMya1FpMnZBMVJqWWpURUE single=true gid=1 output=csv") ratio - df[["Self- employed worker"]]/df[["Total"]] plot(df[["year"]], ratio) なぜか plot(df[["year"]], df[["Self- employed worker"]]/df[["Total"]]) はエラーになった。たぶんバグ。 前年との比の差分は? df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddGpzQV9hTUMya1FpMnZBMVJqWWpURUE single=true gid=1 output=csv") ratio - df[["Self- employed worker"]]/df[["Total"]] plot(1954 2010, ratio[2 length(ratio)]-ratio[1 (length(ratio)-1)]) 別に最近減るのが早くなった、という傾向は無いかな。 これはあれか。一次産業抜かないとこうなっちゃうって話だなぁ、たぶん。 従業員規模別非農林業雇用者数 eval allでは意味が分からないので一行ずつenterしてってください。 多少500人以上が増えているが、それでも28%くらいか。 最近は大手とか人減らして中小が増えてる、と思っていたけれど、そうでも無いなぁ。 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddDRwNjh3Y0staHZ4X0R4MmhSYzk2ZHc single=true gid=1 output=csv") plot(df[["Year"]], df[["less than 30"]]) lines(df[["Year"]], df[["less than 100"]]) lines(df[["Year"]], df[["less than 500"]]) lines(df[["Year"]], df[["more than 500"]]) lines(df[["Year"]], df[["government employee"]]) lines(df[["Year"]], df[["Total"]]) コアコアCPI コピペ用に書いておく。 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdHhNczZ2WS0tZXNJZ3R4R0hPc3FOZ3c single=true gid=0 output=csv") plot(df[["Year"]], df[["All items, less food (less alcoholic beverages) and energy"]]) 所得300万未満の累積度数 df - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdDg4cm85RlMxZ1U4UjVzRHJyaXlmc1E single=true gid=1 output=csv") plot(df[["Year"]], df[["300"]],ylim=c(20, 40)) 社会保障費と名目GDPをプロット social - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddFJWbmlud29XNW52aE05WTFxcmt0Vnc single=true gid=0 output=csv") nominal - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddEdxdjJ6b2RidFc0TVNiZkJZeWtwY3c single=true gid=0 output=csv") social_len - length(social[["年度"]]) sub_social - social[17 social_len,] plot(nominal[["Fiscal Year"]], nominal[["GDP(expenditure approach)"]]*10, ylim=c(0, 5200000)) lines(sub_social[["年度"]], sub_social[["計"]]) 社会保障費の名目GDP比 最後のplot以外は上と同じ。 social - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddFJWbmlud29XNW52aE05WTFxcmt0Vnc single=true gid=0 output=csv") nominal - read.csv("https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0Ancau1TRtE7ddEdxdjJ6b2RidFc0TVNiZkJZeWtwY3c single=true gid=0 output=csv") social_len - length(social[["年度"]]) sub_social - social[17 social_len,] plot(nominal[["Fiscal Year"]], sub_social[["計"]]*100/(nominal[["GDP(expenditure approach)"]]*10), ylim=c(0, 100)) Rにコピペする場合 read.csvを以下のread.csv2に変える。 require(RCurl) read.csv2 - function(url){ textData - getURL(url, encoding = "UTF-8") read.csv(textConnection(textData)) } g_table - NULL Qurl - function(name) { if(is.null(g_table)) { g_table - read.csv2( https //docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AnKwf3jHs-oIdEE4YnJ3dERMclRqazV0ZjJuN0k0UWc single=true gid=0 output=csv ) } as.character(g_table[g_table[[ name ]]==name,][[ url ]]) }
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はてなブックマーク Google Videoの注目エントリー一覧 http //video.google.com/videoplay?docid=-3887076588554944910 http //video.google.com/videoplay?docid=4521927229940612236 hl=ja ACM SIGGRAPH 1983 Issue 8 - Smalltalk http //video.google.com/videoplay?docid=-5517310487408569231 http //video.google.com/videoplay?docid=8565241669463031781 hl=ja http //video.google.com/videoplay?docid=4521927229940612236 日本の女性へ 私はこうして世界一の美女を作る NHKスペシャル A.Brighter.Summer.Day.1991.Edward.Yang.CD1.avi サクリファイス - 犠牲者ー事故処理作業者(リクビダートル)の知られざる現実 日本語ー英語ーロシア語 【原子炉解体】 放射性廃棄物をどうするのか サクリファイス - 犠牲者ー事故処理作業者(リクビダートル)の知られざる現実 日本語ー英語ーロシア語 原発導入のシナリオ 〜冷戦下の対日原子力戦略〜 なぜ警告を続けるのか〜京大原子炉実験所・”異端”の研究者たち〜 原発導入のシナリオ ~冷戦下の対日原子力戦略~ サクリファイス - 犠牲者ー事故処理作業者(リクビダートル)の知られざる現実 日本語ー英語ーロシア語 1991 - The Year Punk Broke YLUG 第86回カーネル読書会 『初心者向け』と思われているUbuntuの裏側 Pirates_of_Silicon_Valley.wmv Yukoku Rite of Love and Death Yukio Mishima たかじん 南京大虐殺証拠写真を検証する http //video.google.com/videoplay?docid=1029038952735706389 Guachass - Motörslut Night of the Living Dead (1968) http //video.google.com/videoplay?docid=-3584375816074814203 Fermat's Last Theorem (1996) http //video.google.com/videoplay?docid=1950517941801648906 なぜ警告を続けるのか〜京大原子炉実験所・異端の研究者たち〜 http //video.google.com/videoplay?docid=-1574468497381138628 http //video.google.com/videoplay?docid=669188560097067833 盗まれたカラハリ先住民の知恵 ドキュメンタリー 30 item(s) Last-Modified 2012/02/16 09 58 35
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html head script type= text/javascript src= https //www.google.com/jsapi /script script type= text/javascript google.load( visualization , 1 , {packages [ table ]}); google.setOnLoadCallback(drawTable); function drawTable() { var s; var x=new Array(5); for(s=0;s 5;s++){ x[s]=new Array(2); } x[0][0]="n"; x[0][1]="s"; x[1][0]="a"; x[1][1]=1; x[2][0]="b"; x[2][1]=2; x[3][0]="c"; x[3][1]=3; x[4][0]="d"; x[4][1]=4; var data = new google.visualization.DataTable(); data.addColumn( string , Employee Name ); data.addColumn( number , Start Date ); data.addRows(4); data.setCell(0, 0, x[0][0]); data.setCell(0, 1, 2); data.setCell(1, 0, x[1][0]); data.setCell(1, 1, 3); data.setCell(2, 0, x[2][0]); data.setCell(2, 1, 4); data.setCell(3, 0, x[3][0]); data.setCell(3, 1, 5); var table = new google.visualization.Table(document.getElementById( table_div )); table.draw(data, {showRowNumber true}); } /script /head body div id= table_div /div /body /html
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