今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. 3行でまとめると Jupyter本(以下,jupyterbookと略す)はいいぞ!Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ! pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標(打率・出塁率・長打率・OPS)のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
![「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/08b6333844bf1a1359485191a3e2fc2ff0f5617c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F1745f867c332d146603e736fa5726e34eeecdb8b%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fs%252Fshinyorke%252F20171001%252F20171001170611.png)