常連

### 前提・実現したいこと

Google スプレッドシートで保護されている行を除いたフィルタを設定したい。

### 発生している問題・エラーメッセージ

Google スプレッドシートで作成した表を皆で共有して使っています。
中にはなれない人もいるので、表のヘッダー部分（例えば３行目）までは、保護をかけて一部の管理者しか編集・変更できないようにしています。
表の明細部分（４行目）以降は、皆が編集できます。

この状態で、特定の列でフィルタ機能を使って、例えば都道府県ごととか担当者ごとなどで絞り込んだ表を確認したいのですが、列内に保護されている行（ここでは３行目迄）を含んでいると、管理者がフィルタを作成しても他の人にはフィルタが表示されません。
明細行の編集権限を持っている人が、列を選択してフィルタをかけようとしてもできません。

### 試したこと

個人用フィルタ機能というものがあるらしく、ユーザに設定をしてみてもらおうとしましたがうまくいきません。
保護された行より後ろ、４行目から下のセルを選択してからフィルタを設定するように言ってみましたが、これも無理なようです。

一部を保護されたGoogle スプレッドシートでのフィルタ設定

### 前提・実現したいこと
以下のようなデータがあり、
・送信日=今月
・登録日が送信日以前
のデータをフィルタで抽出したい。（下表★が抽出したいデータ）

A列(送信日) 　B列(登録日)
7/1    　   　 6/1　　
7/2    　   　 7/3
7/3    　   　 7/5
8/1     　  　 6/2　　　...★
8/2    　   　 8/10　　　...☆
8/3    　  　  8/11　　　...☆

### 発生している問題・エラーメッセージ

A列：カスタム数式「=MONTH(A2)=MONTH(TODAY())」でフィルタ
B列：カスタム数式「=B2<A2」でフィルタ
をすると、B列にフィルタがかからず、★☆全て表示されてしまう。

### 試したこと
・A列のカスタム数式フィルタを解除すると、
B列のフィルタが正常に機能し、☆は表示されなくなる

・B列に条件付き書式を施す（=B2<A2）と、
A列にカスタム数式フィルタがかかっている状態でも、正常に★だけ色付けできる


「フィルタがかかった列は、カスタム数式内に組み込めない」可能性を仮定し、
別のシートに類似リストを作成し、上記手順を試したところ、
A・B列ともにカスタム数式がかかった状態で、正常に★だけ抽出ができました。

上記挙動が実行できるシートと、できないシートがあり、原因究明に困っております。
考えうる原因を教えていただきたいです。

スプレッドシート：カスタム数式で日付のフィルタリングをしたい

Pythonでの信号処理(ノイズ除去)について

scipyかnumpyを用いてバンドパスフィルターの設計とノッチフィルターの設計を行いたいのですが、阻止域減衰量、減衰量(db)の決め方（計算の仕方）がわかりません。
調べているのですがなかなか出て来ず、どなたか教えていただけると幸いです。
ちなみにバンドパスで1-50Hzの信号を取り出し、さらにノッチで60Hzを除去します。
ピンポイントで抜き出したいのですが、そのやり方もいまいち分からず下のようなコードとなっています。

コードなどもできたら教えていただきたいです。



#コード例
df2にデータが入っています。


```Python
バターワースフィルタ（バンドパス）
def bandpass(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
    fn = samplerate / 2 
    wp = fp / fn  
    ws = fs / fn  
    N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop)  
    b, a = signal.butter(N, Wn, "band") 
    y = signal.filtfilt(b, a, x) 
    return y  

#バターワースフィルタ（バンドストップ）
def bandstop(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
    fn = samplerate / 2 
    wp = fp / fn 
    ws = fs / fn   
    N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop)  
    b, a = signal.butter(N, Wn, "bandstop")           
    y = signal.filtfilt(b, a, x)                 
    return y  




gpass = 3                                                      
gstop = 10                                                    
samplerate = 250
x = np.arange(0, len(df2[" EXG Channel 4"])) / samplerate  # 波形生成のための時間軸の作成

for z in df2.columns:
    fp = np.array([1, 50])                                      
    fs = np.array([0.5, 60])                                        
    data_bandfilt = bandpass(result[0], samplerate, fp, fs, gpass, gstop)


    fp = np.array([40, 60])
    fs = np.array([45,55])    
    df3[z] = bandstop(data_bandfilt, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)

```

Pythonでの信号処理　（バンドパス、ノッチフィルターについて）(阻止域減衰量求め方なども)

初心者です。質問させて頂きます。
各シートのフィルタを再適用させるマクロを作成したいです。
下記のコードを簡潔にまとめることは可能でしょうか。
どうかご教授ください。宜しくお願い致します。
------------------------------------------------------------
Sub 再適用()

On Error Resume Next

    Sheets("4").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("5").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("6").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("7").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("8").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("9").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("10").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("11").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("12").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("1").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("12").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    Sheets("3").Select
    ActiveSheet.AutoFilter.ApplyFilter
    
    
    Sheets("入力用").Select
    
End Sub
------------------------------------------------------------

フィルタを再適用させるマクロ

高速フーリエ変換で周波数データに変換し、そこで好きな周波数成分だけ取り出して高速逆フーリエ変換すればハイパスフィルタやローパスフィルタ、バンドパスフィルタを作れることはわかりました。
ですが、下のページに掲載されているサンプルコードでわからないことがあります。
https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-ifft-lowpass-denoise/

# 全コード
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データのパラメータ
N = 256            # サンプル数
dt = 0.01          # サンプリング間隔
fq1, fq2 = 5, 40    # 周波数
fc = 20            # カットオフ周波数
t = np.arange(0, N*dt, dt)  # 時間軸
freq = np.linspace(0, 1.0/dt, N)  # 周波数軸

# 時間信号（周波数5の正弦波 + 周波数40の正弦波）の生成
f = np.sin(2*np.pi*fq1*t) + 0.2 * np.sin(2*np.pi*fq2*t)

# 高速フーリエ変換（周波数信号に変換）
F = np.fft.fft(f)

# 正規化 + 交流成分2倍
F = F/(N/2)
F[0] = F[0]/2

# 配列Fをコピー
F2 = F.copy()

# ローパスフィル処理（カットオフ周波数を超える帯域の周波数信号を0にする）
F2[(freq > fc)] = 0

# 高速逆フーリエ変換（時間信号に戻す）
f2 = np.fft.ifft(F2)

# 振幅を元のスケールに戻す
f2 = np.real(f2*N)

# グラフ表示
plt.figure()
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['font.size'] = 17

# 時間信号（元）
plt.subplot(221)
plt.plot(t, f, label='f(n)')
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
leg.get_frame().set_alpha(1)

# 周波数信号(元)
plt.subplot(222)
plt.plot(freq, np.abs(F), label='|F(k)|')
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
leg.get_frame().set_alpha(1)

# 時間信号(処理後)
plt.subplot(223)
plt.plot(t, f2, label='f2(n)')
plt.xlabel("Time", fontsize=20)
plt.ylabel("Signal", fontsize=20)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
leg.get_frame().set_alpha(1)

# 周波数信号(処理後)
plt.subplot(224)
plt.plot(freq, np.abs(F2), label='|F2(k)|')
plt.xlabel('Frequency', fontsize=20)
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=20)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=25)
leg.get_frame().set_alpha(1)
plt.show()
```

# わからないところ
```python
# 正規化 + 交流成分2倍
F = F/(N/2)
F[0] = F[0]/2
```

と

```python
# 振幅を元のスケールに戻す
f2 = np.real(f2*N)
```

の処理がいまいちわかりません。
特に後者はなぜ虚数を捨てるのかよくわかりません。

他のサイトだと、「振幅を元のスケールに戻す」という作業をしていないケースもあるようです。
データによって使い分けがあるのですか？
知っている方がいれば教えて下さい。
（例）
https://momonoki2017.blogspot.com/2018/03/pythonfft-4.html

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
np.random.seed(0) # 乱数seed固定

# 簡単な信号の作成(正弦波 + ノイズ)
N = 128 # サンプル数
dt = 0.01 # サンプリング周期(sec)
freq = 4 # 周波数(10Hz)
amp = 1 # 振幅

t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間軸
f = amp * np.sin(2*np.pi*freq*t) + np.random.randn(N)*0.3 # 信号

# 高速フーリエ変換(FFT)
F = np.fft.fft(f)
F_abs = np.abs(F) # 複素数を絶対値に変換
F_abs_amp = F_abs / N * 2 # 振幅をもとの信号に揃える(交流成分2倍)
F_abs_amp[0] = F_abs_amp[0] / 2 # 振幅をもとの信号に揃える(直流成分非2倍)

# 周波数軸のデータ作成
fq = np.linspace(0, 1.0/dt, N) # 周波数軸　linspace(開始,終了,分割数)

# フィルタリング①（周波数でカット）＊＊＊＊＊＊
F2 = np.copy(F) # FFT結果コピー
fc = 10 # カットオフ（周波数）
F2[(fq > fc)] = 0 # カットオフを超える周波数のデータをゼロにする（ノイズ除去）
F2_abs = np.abs(F2) # FFTの複素数結果を絶対値に変換
F2_abs_amp = F2_abs / N * 2 # 振幅をもとの信号に揃える(交流成分2倍)
F2_abs_amp[0] = F2_abs_amp[0] / 2 # 振幅をもとの信号に揃える(直流成分非2倍)
F2_ifft = np.fft.ifft(F2) # IFFT
F2_ifft_real = F2_ifft.real * 2 # 実数部の取得、振幅を元スケールに戻す

# フィルタリング②（振幅強度でカット）＊＊＊＊＊＊
F3 = np.copy(F) # FFT結果コピー
ac = 0.2 # 振幅強度の閾値
F3[(F_abs_amp < ac)] = 0 # 振幅が閾値未満はゼロにする（ノイズ除去）
F3_abs = np.abs(F3)# 複素数を絶対値に変換
F3_abs_amp = F3_abs / N * 2 # 交流成分はデータ数で割って2倍
F3_abs_amp[0] = F3_abs_amp[0] / 2 # 直流成分（今回は扱わないけど）は2倍不要
F3_ifft = np.fft.ifft(F3) # IFFT
F3_ifft_real = F3_ifft.real # 実数部の取得

# グラフ表示
fig = plt.figure(figsize=(12, 12))

# グラフ表示
# オリジナル信号
fig.add_subplot(321) 
plt.xlabel('time(sec)', fontsize=14)
plt.ylabel('signal', fontsize=14)
plt.plot(t, f)

# オリジナル信号 ->FFT
fig.add_subplot(322) 
plt.xlabel('freqency(Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('amplitude', fontsize=14)
plt.plot(fq, F_abs_amp)

# オリジナル信号 ->FFT ->周波数filter ->IFFT
fig.add_subplot(323) 
plt.xlabel('time(sec)', fontsize=14)
plt.ylabel('signal(freq.filter)', fontsize=14)
plt.plot(t, F2_ifft_real)

# オリジナル信号 ->FFT ->周波数filter
fig.add_subplot(324) 
plt.xlabel('freqency(Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('amplitude(freq.filter)', fontsize=14)
# plt.vlines(x=[10], ymin=0, ymax=1, colors='r', linestyles='dashed')
plt.fill_between([10 ,100], [0, 0], [1, 1], color='g', alpha=0.2)
plt.plot(fq, F2_abs_amp)

# オリジナル信号 ->FFT ->振幅強度filter ->IFFT
fig.add_subplot(325) 
plt.xlabel('time(sec)', fontsize=14)
plt.ylabel('signal(amp.filter)', fontsize=14)
plt.plot(t, F3_ifft_real)

# オリジナル信号 ->FFT ->振幅強度filter
fig.add_subplot(326) 
plt.xlabel('freqency(Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('amplitude(amp.filter)', fontsize=14)
# plt.hlines(y=[0.2], xmin=0, xmax=100, colors='r', linestyles='dashed')
plt.fill_between([0 ,100], [0, 0], [0.2, 0.2], color='g', alpha=0.2)
plt.plot(fq, F3_abs_amp)

plt.tight_layout()
```

Python/NumPyの高速フーリエ変換・逆変換のコードで正規化、交流成分2倍したりする理由がわかりません

### 前提・実現したいこと

いつもお世話になっております。

VBAにてピボットテーブルの日付フィルターに、
"今日以降"を設定したいのですが上手くいきません。

ご教授頂ければ幸いです。

### 該当のソースコード
変数宣言は割愛しております。
```ここに言語名を入力
'ワークシートSummaryのピボットテーブルのデータソース範囲を変更
　　　　 Summary.PivotTables(ptblName2).ChangePivotCache _
        ActiveWorkbook.PivotCaches.Create(SourceType:=xlDatabase, _
        SourceData:=a1 & " !" & sourceArea)
'ピボットテーブル更新       
        Summary.PivotTables(ptblName2).PivotCache.Refresh
'ピボットテーブルの日付フィルターにて、今日以降を適用　※ここがうまくいきません        
　　　　 Summary.PivotTables(ptblName2).PivotFields("Loading Date").PivotFilters. _
        Add2 Type:=xlAfterOrEqualTo, Value1:=">" & Date


```
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ピボットテーブルの日付の書式は以下の通りです。
![イメージ説明](a1d79dad0c9166cc7c081f28fc254c6e.png)

VBA ピボットテーブルの日付フィルター "今日以降"

例えばあるExcelシートのD11～M11にオートフィルタがかかっていて
K11のフィルタを選択してただOKを再度押すだけの動作をしたいのですが
powershell側にどのようなコードを記載すればいいのでしょうか？
初心者なので稚拙な質問申し訳ありませんがご教授いただければ幸いです。

powershellを使いExcelのシート内のフィルタを操作

GASでエクセルのシートを読み込み、フィルタをかけて表示する値をしぼった後、別のシートにコピーしたいです。
フィルタの作成や表示する値をしぼる方法については、多くの参考があったのですが、
値をしぼった後に、その値を取得する方法が見つかりませんでした。
ご存じの方がいたらご教示ください。
また別の方法を使うべきである場合も教えていただけると助かります。

function test(){
  
  var id = "";
  var spreadSheet = SpreadsheetApp.openById(id); 
  var sheet = spreadSheet.getSheetByName("");
  
　var criteria_1 = SpreadsheetApp.newFilterCriteria()
                 .whenTextContains(test)
                 .build();

  // 指定値が含まれている値のみを表示
  sheet.getFilter().setColumnFilterCriteria(4, criteria_1);
  
}