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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import glob
%matplotlib inline

csv_files_hr = glob.glob('HR/*.json')
heart_df = pd.DataFrame()

for f in csv_files_hr:
    hr = pd.read_json(f,typ='series')

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dt = pd.datetime.now().date()
df_pic['経験年数'] = ((dt - df_pic['入社日付'].dt.date).dt.days / 365).round(0).astype(int)
df_pic.head()
def graph_histogram(data,title,binwidth=5):
    """
    ヒストグラムを描く関数
    """
    plt.hist(data, bins=range(0, max(data)+1+ binwidth, binwidth))
    plt.title(title)
    plt.xlabel("day")

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#parse_datesをで対象の列を指定すると文字列の20170601を2017-06-01の日付型にしてくれる
import pandas as pd
df_pic = pd.read_csv("data/社員マスタ.csv",index_col="社員コード", parse_dates=['入社日付'] )
df_pic.info()

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# coding: UTF-8
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name:        数量化3類実行プログラム
# Purpose:     数量化3類をPython Numpyで実行する
# Reference:   Excelで学ぶコレスポンデンス分析,高橋信,オーム社,2005
# Author:      Takao Aoki
# Created:     2013/01/20
# Copyright:   Takao Aoki(c)  2013
# Licence:      GNU GPL
# Description: 数量化3類とは、生データの回答者および変数に生データの情報が

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テストだよ。

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import wsgiref.handlers
from google.appengine.ext import webapp
import os
from google.appengine.ext.webapp import template
 
class MainHandler(webapp.RequestHandler):
    def get(self):
        fpath =os.path.join(os.path.dirname(__file__),'views','index.html')
        html = template.render(fpath, None)
        self.response.out.write(html)