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  <author_name>otosan22</author_name>
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  <blog_title>セールスエンジニアの日々成長ノート</blog_title>
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    <anon>統計学</anon>
    <anon>python</anon>
    <anon>野球</anon>
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  <description>jupyter notebook + pandas + seaborn でやってみました。 グラフはこちら。なんと、2012年のところのデータがおかしい。 元データを見てみると、2012年は球団を移籍した年ですね。3行データがありましたが、マリナーズ、ヤンキースと、合計の行のようです。トータルが.305なのでグラフ中の真ん中のポイントを見れば良さそうです。 マリナーズとヤンキースの行を消して再度グラフを描画してみると次のようになりました。成功です。 こうやってみると、2010年までは0.360 くらいに収束する値をキープしていましたが、2011年から悪化してますね。</description>
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  <published>2018-01-08 16:22:12</published>
  <title>イチロー選手のMLBでのBABIPの推移をグラフにしてみた</title>
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