吹奏楽 コンクール 自由 曲 データベース
5(小編成)〕
編曲:浅野由莉
卒業ソングの定番、シンガーソングライター森山直太朗の代表曲を小編成で!
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吹奏楽コンクールデータベース(自由曲:プロコフィエフ/イワン雷帝) - Musica Bella
query ( 'total > 20'). sort_values ([ 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 20] 『交響詩《ドンファン》』、『アルプス交響曲』 などが上位に。全国出場回数という意味では、 『バレエ音楽《ダフニスとクロエ》第2組曲 より 夜明け、全員の踊り』や『楽劇《サロメ》 より 7つのヴェールの踊り』 なども多いですね。 もちろん、実力のある高校がよく演奏する曲は上位に来るので、どの高校にも当てはまるというわけではないですが、参考情報としては面白いと思います。 くじ引きで決まる 演奏順 。自分で決めることができないとはいえ、実データとして結果に影響するものなのか気になるところです。 早い順番だと不利という話はよく聞きますが、果たして本当なのでしょうか。 まずは十分なデータのある、出場校数が12の場合の結果を散布図で見てみます。横軸が演奏順、縦軸が全国出場率(%)です。 # 出場校が12の場合 byseq_sum = df. query ( 'count == 12'). 吹奏楽コンクールデータベース(自由曲:プロコフィエフ/イワン雷帝) - Musica Bella. groupby ( 'seq')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #演奏順で集計(12校出場) byseq_rate = byseq_sum. assign ( total = byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). reset_index () #散布図で表示 byseq_rate. scatter ( x = 'seq', y = 'zenkoku_rate') 確かに、 演奏順が早い方(左側)が全国出場率が低く、遅い方(右側)は高く見えますね。 では、同様に出場校数が21の場合の結果を見てみます。 こちらも演奏順が後半なるにつれて、全国出場率が高くなっているように見えます。では最後に、 演奏順を出場校数で割った値で全データ をプロットしてみます。(演奏順を0~1の値に変換したものを横軸にしたもの) #順番/出場校数の列で集計 tmp = df.
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吹奏楽全国大会への道のりを平成1年~平成30年のデータで分析してみた - Qiita
assign ( seq2 = df [ 'seq'] / df [ 'count']) byseq2_sum = tmp. groupby ( 'seq2')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国出場率列を追加 byseq2_rate = byseq2_sum. ホーム - 吹奏楽 楽譜 データベース. assign ( total = byseq2_sum [ 'zenkoku'] + byseq2_sum [ 'gold'] + byseq2_sum [ 'silver'] + byseq2_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq2_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq2_sum [ 'zenkoku'] + byseq2_sum [ 'gold'] + byseq2_sum [ 'silver'] + byseq2_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). reset_index () byseq2_rate. scatter ( x = 'seq2', y = 'zenkoku_rate') 全体で見ても、わずかですが、 やや右肩上がりには見えますね。 確かにM-1グランプリなどを見ても、前半の点数は後半に比べてやや低めに採点されているように見えますからね。人間の心理が多少働くのはやむを得ないのでしょう。 ただ、 結局は演奏順は運で決まりますし、気にするほどの相関ではないと考えた方がいいでしょう。 早ければ気にしない、遅ければラッキー、程度ですね。 ※スピアマンの相関係数でも優位性があるようでしたが、詳しくなく今回のケースに適しているのかわからなかったので載せてはいません。 最後に、恐らく吹奏楽に携わる人なら気になる全国常連の指揮者トップ10を集計してみました。 #指揮者で集計 bysiki_sum = df. groupby ( 'siki')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国出場率の列追加 bysiki_rate = bysiki_sum. assign ( total = bysiki_sum [ 'zenkoku'] + bysiki_sum [ 'gold'] + bysiki_sum [ 'silver'] + bysiki_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( bysiki_sum [ 'zenkoku'] / ( bysiki_sum [ 'zenkoku'] + bysiki_sum [ 'gold'] + bysiki_sum [ 'silver'] + bysiki_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)) bysiki_rate.
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全日本吹奏楽コンクールデータベース を更新しました。すでに少しおかしいところを発見していますが、もう少しまとめて手直ししてから再度更新する予定ですので、ご了承下さい。 このデータベースには支部大会の成績も追加しつつあるのですが、ある程度までさかのぼると行き詰まってしまいます。以下の支部大会について情報をお持ちの方は断片的でも結構ですので、お寄せいただけるとありがたいです。 北海道大会:1961年(第6回大会)以前 東北大会:1978年(第21回大会)以前 東関東大会:1998年(第4回大会)以前 西関東大会:一応全成績入力済 関東大会:1994年(第50回大会)以前 東京大会:1998年(第38回大会)以前 東海大会:1991年(第46回大会)以前 北陸大会:1982年(第23回大会)以前 関西大会:1979年(第29回大会)以前 中国大会:1998年(第39回大会)以前 四国大会:1998年(第46回大会)以前 九州大会:1992年(第37回大会)以前 「私は???? 年に???? 大会に出場しました」みたいな情報でも結構です。よろしくお願いいたします。 最後に、全日本吹奏楽コンクールに出場される方々が悔いのない演奏をされるようお祈りしております。(「ご健闘」って変だもんね …)
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