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krm_ndl

krm_ndl #

国会図書館デジタルコレクションで公開している 観智院本類聚名義抄の画像へのリンクを整理したものである。 観智院本類聚名義抄の所在と国会図書館デジタルコレクションのURLとを対照させたデータである。 ファイル名は、KRM_ndl.tsv である。

巻名（帖名）、部首字、風間版頁数、天理版頁数、国会図書館デジタルコレクションのURL、を示すデータである。

次にサンプルとしてデータの冒頭部分を示す。

Book Radical Kazama Tenri NDL_url
仏上 人 1 23 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2586891/6
仏上 人 2 24 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2586891/7

krm_main との連携 #

krm_main との連携をとるためには、ChatGPTやGeminiなどの生成AIで次の質問をすれば適切な回答が得られる。ここではExcelを用いるように指示しているが、Pythonで処理したい場合は、ExcelをPythonに 置き換えてください。

以下はChatGPTへの質問と回答の例です。

質問 #

krm_main.tsvファイルとkrm_ndl.tsvファイルを、krm_main.tsvのkazama_location列とkrm_ndl.tsvのKazama列を使ってExcelでジョインする方法を教えてください。また、以下の対応を含めてください：

  • “仏上” → “K01”
  • “仏中” → “K02”
  • “仏下本” → “K03”
  • “仏下末” → “K04”
  • “法上” → “K05”
  • “法中” → “K06”
  • “法下” → “K07”
  • “僧上” → “K08”
  • “僧中” → “K09”
  • “僧下” → “K10”

以下はファイルのサンプルデータです：

サンプル krm_main.tsv: #

entry_id hanzi_id kazama_location tenri_location volume_name radical_name volume_radical_index hanzi_entry original_entry definition
F00001 S00001 K01001310 Ta023310 仏上 人 v1#1 人 〇 音仁（LV）「ニン」　ヒト（HL）　ワレ（LL）　サネ　マホル　ユク
F00002 S00002 K01001331 Ta023331 仏上 人 v1#1 一／人 〇／〇 ヒトリ（LH_）
F00003 S00004 K01001341 Ta023341 仏上 人 v1#1 二／人 〇／〇 フタリ（HHL）

サンプル krm_ndl.tsv: #

Book Radical Kazama Tenri NDL_url
仏上 人 1 23 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2586891/6
仏上 人 2 24 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2586891/7
仏上 人 3 25 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2586891/7

回答 #

krm_main.tsvファイルとkrm_ndl.tsvファイルを、krm_main.tsvのkazama_location列とkrm_ndl.tsvのKazama列を使ってExcelでジョインする方法は、次の手順で行えます：

  1. データの準備:

    • krm_main.tsvとkrm_ndl.tsvの両方をExcelにインポートし、それぞれを別々のシート（例えば、krm_mainとkrm_ndl）に分けて配置します。

  2. 対応表の作成:

    • 新しいシート（例えば「対応表」）を作成し、kazama_locationとKazamaの対応を以下のように記入します。
    kazama_location Kazama
    仏上 K01
    仏中 K02
    仏下本 K03
    仏下末 K04
    法上 K05
    法中 K06
    法下 K07
    僧上 K08
    僧中 K09
    僧下 K10

  3. Kazamaコードの検索:

    • krm_mainシートに新しい列（例えば「Kazamaコード」）を追加します。
    • VLOOKUP関数を使用して、kazama_locationの値に基づいて「対応表」シートからKazamaコードを取得します。

    新しい列（例えば、G列）に次の数式を入力します：

    =VLOOKUP(D2, 対応表!$A$2:$B$11, 2, FALSE)
    • D2はkrm_mainシートのkazama_location列のセルです。
    • 対応表!$A$2:$B$11は対応表シートのkazama_locationとKazamaの対応範囲です。

  4. データの結合:

    • 再度VLOOKUPを使用して、krm_mainとkrm_ndlをKazamaコードを基に結合します。
    • 例えば、krm_mainシートに新しい列を作成し、krm_ndlシートのNDL_urlを取得します。次の数式を入力します：
    =VLOOKUP(G2, krm_ndl!$C$2:$E$100, 3, FALSE)
    • G2はkrm_mainシートの「Kazamaコード」列のセルです。
    • krm_ndl!$C$2:$E$100はkrm_ndlシートのKazamaとNDL_urlが含まれる範囲です。

まとめ #

この方法では、以下の手順でデータを結びつけることができます：

  • kazama_locationとKazamaコードの対応表を作成する。
  • VLOOKUP関数を使用して、krm_mainとkrm_ndlをKazamaコードを基に結びつける。

この手法を使うことで、Excelで効率的にデータを結びつけることができます。