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【野球データ分析】Pythonで野球データの分析ができるようになりたい

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みなさん、Udemyって知っていますか?
Udemyとは、ざっくりいうと動画で様々な分野を学べるオンライン講座です。

www.udemy.com

有料ですが買い切りタイプで、セールも頻繁に行っています。また、講師に内容を質問できたりするので、かなり便利です。
で、僕はこのUdemyの【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンスなるコースを購入しました。

www.udemy.com

 購入した動機は、Pythonが流行っているのでPythonを勉強したかったのと、野球のデータ分析をしたかったからです。

マネーボール (吹替版)
 


映画にもなった、マネーボール的なことをやりたいな!、そしてゆくゆくはNBAのデータ分析にもチャレンジしたいな!って軽い気持ちで購入しました。しかし、なんとこのコースを購入したのが2017年1月。もう1年以上の前のこと。。。
はい、いまだに何のアウトプットもできておりません。完全に宝の持ち腐れです。
というのも、いきなり難しいことをやろうとしすぎました。Twitterで見つけた言葉なのですが、上達するコツはハードルを下げること!!
ということで、ゲーム開発同様にPythonの勉強内容もブログに書いていきます。

データを取得し、表を作成する

今日の目標は、「ある選手の打率をグラフにする」です。ある選手とは、ブルージェイズのジョシュ・ドナルドソン選手です。データは、MLB公式サイトのものを使用します。
では、データフレームを作ります。

f:id:uuc1h:20180403215135p:plain

まずは、クリップボードからデータフレームを作成しました。
ですが、ちょっと要らない行や列があるのでそれらを削除したいと思います。

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では、ここから打率をグラフ化したいと思います。

f:id:uuc1h:20180403221358p:plain

おー無事にグラフ化できた!!

と、本来ならここから分析を行うかと思うのですが、今の僕にはここまでが精いっぱい。
Udemyのコースを進めつつ、分析の勉強も進めていきます。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。



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