【書評メモ】「強いチームはオフィスを捨てる」を読んだ
4月からずっとリモートワークなので、リモートワークについての有名な本を読んでみました。確かにな～と思うことが多くすごく良かったです！
リモートワーク以外でブログに書いてないけどよかった本が何冊かあるので、また図書館で借りたときに書評したいと思います。
おすすめ度
- 作者:ジェイソン フリード,デイヴィッド ハイネマイヤー ハンソン
- 発売日: 2014/04/01
- メディア: Kindle版
よかったところ
- 短い時間で読めました！ 読みやすい文体です
- リモートワークについてメリットからリモートワークを実践している会社のノウハウが記載されています。それぞれの章でトピックが異なるので、「リモートワークを導入したい」人は前半、「実際リモートワークを行っている」人は後半が特にためになると思います。
本書を読んで思ったこと
- 人間は社会性の生き物でモートワークで知らないうちに孤独に陥るから、リアルの人と触れ合った方がいいよ！
- コロナのせいもあり、なかなか友人とも遊びに行けないのでちょくちょくオンライン飲み会やろうと思いました。
- 仕事環境は整えた方がいいよ！
- 現在はソファー＋スタンディングデスクなのでそろそろちゃんとしたデスクとチェアーを導入するか悩みどころ
- 運動不足になるから運動しようね！
- 本当にその通りで、お散歩やらストレッチはらエアロバイクで少しでも体を動かすように心掛けます…
- テキスト主体のやり取りになるからめちゃくちゃ人柄が大事！「いやな言葉」「感情的な対立」「悪いムード」を徹底的に排除していく。
- すごく反省しないとな～と思いました...情緒不安定なとき、言い方がきつくなってしまったり変なことを聞いてしまっていたりしたので、情緒不安定な時は至急の確認以外は翌日に確認する。絵文字や！マークを使い、冷たい印象を与えないような文章を考える、リアクションをこまめにとるなど気を付けたいです。
- 文章力が大事！！
- 今度は文章力術の本を借りて勉強してみようと思いました！ブログはいい勉強場所です( ˘ω˘ )
部屋を片付けられないオタクが2年半かかってモノを整理した話
1年ぶりにどうしても文章をまとめたくなったので記事を投稿してみます。何事も継続できないオタクがコロナの影響で在宅勤務になり、時間ができたのでやっとモノの整理が終わったお話です。
1.自分語り
首都圏住みのアラサー独身の個人事業主、俗にいうフリーランスのITエンジニアです。東北の田舎出身で実家は一軒家なのですがモノがあふれ、モノを捨てるという意識がないまま育ちました。モノにあふれているので、掃除がし辛く年に数回の片付け＝掃除くらいの頻度でしかしたことがなかったです。
実家暮らしから、県内の大学へ進学、首都圏への就職を経てもモノは減りませんでした。
毎月20冊買う漫画本、可愛いなと思ったら買ってしまうグッズ類。さらには就職してから、会社が合わず仕事のストレスから声優さんにハマり、乙女ゲームのキャラクターにのめり込み、仕事のストレスが溜まるたびに推しグッズを増やし、推しに貢いでストレスを発散するという日々を過ごしていました。
2.転機
そんな中、最初の小さい切っ掛けは友達の結婚式のビンゴで当たったルンバのパチモンでした。掃除機掛けをこまめにやるという文化がなかったので、これは便利となりちょっと部屋の整理をしました。しかし、思い切った断捨離とはいかず、背の高いガラス戸付きの棚を買い好きなものはそこに詰めてという形でほとんどのグッズは箱の中でした。
大きな転機は分譲マンションを買ったことです。色々あったのですが、個人事業主なのにローン審査が通ったのでノリと勢いで買いました。今となっては元住んでいた木造アパートで在宅勤務とか最悪なので、ノリと勢いで買ってよかったと思っています。
それが2年半前。
引っ越しにあたって適当にkindleのセールでやっていた本を読んでモノを捨て始めました。
この後に有名なときめくやつ読んだのですが、ノウハウ本はどれも書いているエッセンスは同じなのでどの本読んでもいいと思います。
3.自分に合ったモノの数
片付け本の基本内容、ストックは持ち過ぎない、一年使っていないものは捨てる、などとともに、できないこと嫌いなことを決めそれと合わせてモノを減らしました。それと同時に増やした家電や家事フロー自体なくしたものもあります。
- できないこと・嫌いなこと ⇒ 決めたこと
- 衣替え ⇒ 衣替えしない。クローゼットに入る分の服しか買わない
- 服をたたむ ⇒ 服はハンガーにかけたまま収納する
- アイロンがけ ⇒ アイロン必要な服を買わない
- 皿洗い ⇒ 食洗器を買う
- 掃除機掛け ⇒ ルンバを買う
これによって、クローゼットに入りきらない分の服は捨てて、食洗器に掛けられない食器も捨てました。服に思い入れがないため、衣替えをしないと決めたら一気に進みました。
また、片付けができないことに対して大量の漫画本は電子書籍で買い、仕事の本についてもルールを決めてそもそも実物を持たない＆使わなくなったら処分するようにしました。
↓前に書いた記事 sasamm.hatenablog.com
いかに収納するかも大事だけど、できないこと・しないことを決めてモノの量を決めるが大事！！ と心の底から実感してます。
ただこの時点で漫画や小説は処分できたのですが、グッズは整理できず、段ボールが6箱くらい残ってしまいました...
4.やっとできたグッズの整理
推しとの思いがあるグッズはなかなか処分できません…思い出とセットなんですよ… とは言っても、グッズの中でも優先順位があるんですよね。
これらを整理するのは時間がかかってしまいました... 優先順位をつけフリマアプリでの売却と郵送での買取を利用し処分しを半年おきに実施し今にいたります。
服や食器はバンバン捨てれるのですが、キャラクターグッズは思い入れや希少性を考えるとゴミに出せないので、時間がかかってもメルカリやラクマなどのフリマアプリと駿河屋やネットオフなどの郵送買取での処分に行きつきました。なんなんですかねこのオタク心理…絶対捨てた方が早いものでもゴミには出せず、ほかの欲しい人の手に渡るのなら手放せるんですよね…
大分絞られてきたのですが、逆に絞られたものなので中々手を付けられず…だったのですが、コロナによる在宅勤務で時間に余裕ができたので、これらを処分するにあたってまた本を読みました。前回は一般向けでしたが今回はオタク向け！
こちらの本を読んだエッセンスとともに決めたのが、
- メインジャンル以外の飾らないキャラクターグッズは処分
- お気に入り以外のブロマイドは処分
- 実用系グッズは使う！
です！！
やはり好きなグッズは使ってこそなので、アクリルスタンドは飾り、タオルは全部キャラクターグッズですしTシャツなどのアパレルも部屋着で着ています。 めちゃくちゃ好きなキャラかつ好きな絵柄のキャラクターグッズは3つ以上あるのでそれはストックしますが、それ以外は保管せず飾らないものは処分と決め、やっと段ボールがストック用の二箱になりそうです！
推しの神棚の画像を載せておきます(・ω<)
読んだ本にも書いていましたが、この棚におけるかが基準になるので処分が簡単になりました。
5.まとめ
実用品のモノの整理についてまとめるとポイント2つ
- できないこと・しないことを決めてモノの量を決める
- 量が決まったら、モノが増えたときに古いモノを増えた分処分して増やさない
キャラクターグッズのについてまとめるとポイントは4つ
- メインジャンル以外の飾らないキャラクターグッズは処分
- お気に入り以外のブロマイドは処分
- 実用系グッズは使う！
- 処分方法は時間がかかっても、フリマアプリや郵送買取で売る！
キャラクターグッズに対してもモノの量を決めているので、やはり適量を見極めて増やさないが真理ですね！
また、自分の場合は過度なストレスによる推しへの依存、グッズ購入がモノを増やした原因だたっため在宅勤務でストレスが減ったこともいい効果でした。ストレスによりモノに依存気味の方は根本的なストレス解消をした方がよいかもしれないです。
自分用にまとめた記事ですが、もしキャラクターグッズを処分できないオタクの方の目に留まって参考になったとしたら幸いです。
Pythonで文字列のデータセットの日付はdatetime型、経過時間はtimedelta型に変換する
経過時間を扱うのにdataframeでto_datetimeにデータ型を変換していたので反省のメモ。
データ型について
データ型については以下のドキュメントで確認できます。 docs.python.org
よく使うのは以下の２つ
- datetime.datetime → 日時
- 例：2019/7/16 20:00:00
- datetime.timedelta → 経過時間
- 例: 00:00:10
pandasの場合、to_datetime(),to_timedelta()を利用
pandasで日付はto_datetime()を利用
サンプル
import pandas as pd datetime_list = ['2019/7/16 20:00:00','2019/7/16 21:00:00'] datetime_df = pd.DataFrame(datetime_list) datetime_df = pd.to_datetime(datetime_df[0])
datetime_dfの中身
0 2019-07-16 20:00:00 1 2019-07-16 21:00:00 Name: 0, dtype: datetime64[ns]
pandasで経過時間はto_timedelta()を利用
サンプル
import pandas as pd timedelta_list = ['00:00:10','00:00:20'] timedelta_df = pd.DataFrame(timedelta_list) timedelta_df = pd.to_timedelta(timedelta_df[0])
timedelta_dfの中身
0 00:00:10 1 00:00:20 Name: 0, dtype: timedelta64[ns]
pandasじゃない場合は日付はstrptime()を利用、経過時間は文字列から時間抽出してdatetime.timedelta()を利用
日付はstrptime()を利用
サンプル
import datetime datetime_str = '2019/7/16 20:00:00' datetime_dt = datetime.datetime.strptime(datetime_str, '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
datetime_dtの中身
print(type(datetime_dt),datetime_dt) <class 'datetime.datetime'> 2019-07-16 20:00:00
経過時間は文字列から時間抽出してdatetime.timedelta()を利用
サンプル
import datetime
timedelta_str = '00:00:10'
hours, minutes, seconds = map(int, timedelta_str.split(":"))
timedelta_td = datetime.timedelta(hours=hours, minutes=minutes, seconds=seconds)
timedelta_tdの中身
print(type(timedelta_td),timedelta_td) <class 'datetime.timedelta'> 0:00:10
まとめ
- pandasではto_timedeltaで簡単にできる
- 時間の型変換についてはぐぐるとto_datetime()ばっかりが上位に来た。大本のドキュメント読むの大事。
