滋賀縣知事列表

Multi tool use滋賀縣知事列表包括滋賀縣的歴代縣令、知事(官選:35代34人/公選:16代8人)。
官選知事
代 | 姓名 | 任期 | 出身 | 備注
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大津縣令
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1 | 松田道之 | 1871年11月23日 - 1872年1月19日 | 鳥取藩 | 1872年1月19日改稱滋賀縣
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滋賀縣令
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1 | 松田道之 | 1872年1月19日 - 1875年3月23日 | 鳥取藩 | 1872年9月與犬上縣合併,新滋賀縣成立
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滋賀縣令
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2 | 籠手田安定 | 1875年4月27日 - 1884年7月9日 | 肥前國 | 一開始稱權令,1878年5月15日改稱縣令 因反對琵琶湖疏水工事而離任
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滋賀縣知事
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3 | 中井弘 | 1884年7月9日 - 1890年5月21日 | 薩摩藩 | 1886年7月19日縣令改稱知事
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4 | 岩崎小二郎 | 1890年5月21日 - 1891年4月9日 | 肥前國 |
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5 | 沖守固 | 1891年4月9日 - 1891年5月16日 | 江戶 | 大津事件發生,引咎辭職
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6 | 渡邊千秋 | 1891年5月16日 - 1891年6月15日 | 信濃國 | 因收拾大津事件赴任
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7 | 大越亨 | 1891年6月15日 - 1896年1月11日 | 陸奥國 | 縣廳轉移問題發生,內務大臣解散縣會
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8 | 籠手田安定 | 1896年2月4日 - 1897年4月7日 | 肥前國 |
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9 | 折田平內 | 1897年4月7日 - 1899年4月7日 | 鹿兒島藩 |
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10 | 河島醇 | 1899年4月7日 - 1902年10月4日 | 鹿兒島藩 |
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11 | 鈴木定直 | 1902年10月4日 - 1907年1月11日 | 日向國 |
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12 | 川島純幹 | 1907年1月11日 - 1912年12月30日 | 福岡縣 |
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13 | 佐柳藤太 | 1912年12月30日 - 1914年4月28日 | 香川縣 |
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14 | 池松時和 | 1914年4月28日 - 1917年12月17日 | 鹿兒島縣 |
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15 | 森正隆 | 1917年12月17日 - 1919年4月18日 | 出羽國 |
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16 | 堀田義次郎 | 1919年4月18日 - 1923年10月25日 | 福岡縣 | 原內閣通過任命
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17 | 末松偕一郎 | 1923年10月25日 - 1925年9月16日 | 福岡縣 |
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18 | 高橋守雄 | 1925年9月16日 - 1926年8月5日 | 熊本縣 | 憲政會系知事
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19 | 黑崎真也 | 1926年8月5日 - 1927年5月17日 | 山形縣 | 第1次若槻內閣總辭而休職
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20 | 今村正美 | 1927年5月17日 - 1928年6月29日 | 香川縣 |
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21 | 堀田鼎 | 1928年6月29日 - 1929年9月10日 | 福島縣 |
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22 | 田寺俊信 | 1929年9月10日 - 1931年1月20日 | 兵庫縣 |
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23 | 除野康雄 | 1931年1月20日 - 1931年12月18日 | 熊本縣 |
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24 | 山中恒三 | 1931年12月18日 - 1931年12月21日 | 山口縣 | 上任三天即被免職
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25 | 新庄祐治郎 | 1931年12月21日 - 1932年6月28日 | 京都府 | 犬養內閣下台而休職
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26 | 伊藤武彦 | 1932年6月28日 - 1934年10月26日 | 岐阜縣 |
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27 | 村地信夫 | 1934年10月26日 - 1936年4月22日 | |
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28 | 二見直三 | 1936年4月22日 - 1936年9月24日 | 岩手縣 |
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29 | 平敏孝 | 1936年9月24日 - 1940年4月9日 | 鹿兒島縣 |
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30 | 近藤壤太郎 | 1940年4月9日 - 1942年1月9日 | 長野縣 |
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31 | 並川義隆 | 1942年1月9日 - 1943年7月1日 | 京都府 |
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32 | 菊池盛登 | 1943年7月1日 - 1945年4月21日 | 大分縣 |
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33 | 稲田周一 | 1945年4月21日 - 1946年1月25日 | 新潟縣 |
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34 | 柴野和喜夫 | 1946年1月25日 - 1947年3月11日 | 石川縣 | 因參選石川縣知事而辞任
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35 | 岡本三良助 | 1947年3月11日 - 1947年4月12日 | 廣島縣 | 辞職後,就任服部知事下的副知事
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民選知事
代 | 公選代 | 姓名 | 任期 | 出身 | 支援政黨 | 期、備注
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36 | 1 | 服部岩吉 | 1947年4月12日 - 1951年4月4日 | 滋賀縣 | 自由黨 | 1期
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37 | 2 | 1951年5月2日 - 1954年11月8日 | 2期
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38 | 3 | 森幸太郎 | 1954年12月10日 - 1958年12月6日 | 滋賀縣 | | 1期
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39 | 4 | 谷口久次郎 | 1958年12月7日 - 1962年12月6日 | 滋賀縣 | | 1期
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40 | 5 | 1962年12月7日 - 1966年12月6日 | 2期
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41 | 6 | 野崎欣一郎 | 1966年12月7日 - 1970年12月6日 | 滋賀縣 | 自民黨 社會黨 民社黨
| 1期 知事選舉中首次保革陣營都共同支持的候選人
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42 | 7 | 1970年12月7日 - 1974年12月6日 | 2期
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43 | 8 | 武村正義 | 1974年12月7日 - 1978年12月6日 | 滋賀縣 | 社會黨 | 1期
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44 | 9 | 1978年12月7日 - 1982年12月6日 | 2期,無投票当選
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45 | 10 | 1982年4月23日 - 1986年6月16日 | 3期,無投票当選
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46 | 11 | 稻葉稔 | 1986年7月20日 - 1990年7月19日 | 滋賀縣 | 無党籍 | 1期,自民黨等6黨推薦
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47 | 12 | 1990年7月20日 - 1994年7月19日 | 2期,自民黨等6黨推薦
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48 | 13 | 1994年7月20日 - 1998年7月19日 | 3期,自民黨等6黨推薦
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49 | 14 | 國松善次 | 1998年7月20日 - 2002年7月19日 | 滋賀縣 | 無党籍
| 1期
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50 | 15 | 2002年7月23日 - 2006年7月19日 | 2期
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51 | 16 | 嘉田由紀子 | 2006年7月20日 - 2010年7月19日 | 埼玉縣 | 無党籍
| 1期
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52 | 17 | 2010年7月20日 - 2014年7月19日 | 2期
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53 | 18 | 三日月大造 | 2014年7月20日 - 2018年7月19日 | 京都府 | 無党籍
| 1期
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54
| 19
| 2018年7月20日 - 現職
| 2期
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參見
 日本的都道府縣知事列表
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| 北海道地方 | 北海道 | |
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| 東北地方 | 青森縣 | 岩手縣 | 宮城縣 | 秋田縣 | 山形縣 | 福島縣
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| 關東地方 | 茨城縣 | 栃木縣 | 群馬縣 | 埼玉縣 | 千葉縣 | 東京都 | 神奈川縣
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| 中部地方 | 新潟縣 | 富山縣 | 石川縣 | 福井縣 | 山梨縣 | 長野縣 | 岐阜縣 | 靜岡縣 | 愛知縣
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| 近畿地方 | 三重縣 | 滋賀縣 | 京都府 | 大阪府 | 兵庫縣 | 奈良縣 | 和歌山縣
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| 中國地方 | 鳥取縣 | 島根縣 | 岡山縣 | 廣島縣 | 山口縣
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| 四國地方 | 德島縣 | 香川縣 | 愛媛縣 | 高知縣
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| 九州地方 | 福岡縣 | 佐賀縣 | 長崎縣 | 熊本縣 | 大分縣 | 宮崎縣 | 鹿兒島縣
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| 沖繩地方 | 沖繩縣 |
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...