WBCメキシコ戦、サンドバル投手を調べる
SHOGAKU
a year ago
メキシコ戦、サンドバル投手を調べる
ここ見れば一発だけど、一応python勉強がてら。
https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/patrick-sandoval-663776?stats=statcast-r-pitching-mlb
データ取得 / 2021年データ
!pip install pybaseball
from pybaseball import statcast
df = statcast(start_dt='2022-03-30', end_dt='2022-12-31')
df_663776 = df[df['pitcher'] == 663776]
球種
# df_663776のpitch_typeカラムに含まれるユニークな球種を確認する
unique_pitch_types = df_663776['pitch_type'].unique()
# 確認した球種を表示する
print(unique_pitch_types)
結果、
['CH' 'SI' 'FF' 'SL' 'CU' nan]
表示された球種は以下のようになります：
- CH：チェンジアップ（Changeup） - 速球よりも遅い速度で投げられ、バッターのタイミングを狂わせる目的がある。
- SI：シンカー（Sinker） - 速球の一種で、ボールが下に落ちる動きがあります。グラウンドボールを誘発することが目的。
- FF：フォーシーム・ファストボール（Four-seam Fastball） - 最も一般的な速球で、ボールが高速で直線的に飛びます。
- SL：スライダー（Slider） - 水平方向に大きく曲がる変化球で、速球と同じような投げ方をするが、速度が遅く、横方向にスライドするような動きがあります。
- CU：カーブ（Curveball） - 上から下に大きく落ちる変化球で、バッターのタイミングを狂わせる効果があります。
- nanは、その球種が不明または記録されていないことを示しています。
投球コース
import matplotlib.pyplot as plt
# データを pitch_type ごとにグループ分けする
grouped = df_663776.groupby('pitch_type')
# pitch_type ごとに、'plate_x' を X 軸、'plate_z' を Y 轴とした散布図を作成する
for pitch_type, data in grouped:
plt.scatter(data['plate_x'], data['plate_z'], label=pitch_type)
# 凡例を表示する
# plt.legend()
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-2, 6)
plt.xlabel('Plate X')
plt.ylabel('Plate Z')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)
# 罫線
plt.grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
# グラフを表示する
plt.show()
＃ 投球コース 右打者・左打者
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6))
# vs左打者
df_663776_L = df_663776[df_663776['stand'] == 'L']
grouped_L = df_663776_L.groupby('pitch_type')
for pitch_type, data in grouped_L:
axs[0].scatter(data['plate_x'], data['plate_z'], label=pitch_type)
axs[0].set_xlim(-3, 3)
axs[0].set_ylim(-2, 6)
axs[0].set_xlabel('Plate X')
axs[0].set_ylabel('Plate Z')
axs[0].legend()
axs[0].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[0].set_title("vs left-handed batter\n(the batter is on the right side of the graph)")
# vs右打者
df_663776_R = df_663776[df_663776['stand'] == 'R']
grouped_R = df_663776_R.groupby('pitch_type')
for pitch_type, data in grouped_R:
axs[1].scatter(data['plate_x'], data['plate_z'], label=pitch_type)
axs[1].set_xlim(-3, 3)
axs[1].set_ylim(-2, 6)
axs[1].set_xlabel('Plate X')
axs[1].set_ylabel('Plate Z')
axs[1].legend()
axs[1].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[1].set_title("vs Right-handed batter\n(the batter is on the left side of the graph)")
plt.show()
球種コース / 左打者
# vs Left batter
pitch_types_L = [pt for pt in df_663776_L['pitch_type'].unique() if pt != 'CS']
fig, axs = plt.subplots(len(pitch_types_L)//2, 2, figsize=(15, 15)) # 3x2のグリッドに変更
for i, pitch_type in enumerate(pitch_types_L):
df_663776_L_cs = df_663776_L[df_663776_L['pitch_type'] == pitch_type]
axs[i//2, i%2].scatter(df_663776_L_cs['plate_x'], df_663776_L_cs['plate_z'], label=pitch_type)
axs[i//2, i%2].set_xlim(-3, 3)
axs[i//2, i%2].set_ylim(-2, 6)
axs[i//2, i%2].set_xlabel('Plate X')
axs[i//2, i%2].set_ylabel('Plate Z')
axs[i//2, i%2].legend()
axs[i//2, i%2].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[i//2, i%2].set_title(pitch_type)
# ストライクゾーン
x = [-0.88, 0.88, 0.88, -0.88, -0.88]
y = [1.51, 1.51, 3.4, 3.4, 1.51]
# すべてのグラフに対してストライクゾーンを表示
axs[i//2, i%2].fill(x, y, color='r', alpha=0.3)
plt.show()
球種コース / 右打者
# vs Right batter
pitch_types_R = [pt for pt in df_663776_R['pitch_type'].unique() if pt != 'CS']
fig, axs = plt.subplots(len(pitch_types_R)//2 + len(pitch_types_R)%2, 2, figsize=(15, 15)) # グリッドのサイズを変更
for i, pitch_type in enumerate(pitch_types_R):
df_663776_R_cs = df_663776_R[df_663776_R['pitch_type'] == pitch_type]
axs[i//2, i%2].scatter(df_663776_R_cs['plate_x'], df_663776_R_cs['plate_z'], label=pitch_type)
axs[i//2, i%2].set_xlim(-3, 3)
axs[i//2, i%2].set_ylim(-2, 6)
axs[i//2, i%2].set_xlabel('Plate X')
axs[i//2, i%2].set_ylabel('Plate Z')
axs[i//2, i%2].legend()
axs[i//2, i%2].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[i//2, i%2].set_title(pitch_type)
# ストライクゾーン
x = [-0.88, 0.88, 0.88, -0.88, -0.88]
y = [1.51, 1.51, 3.4, 3.4, 1.51]
# すべてのグラフに対してストライクゾーンを表示
axs[i//2, i%2].fill(x, y, color='r', alpha=0.3)
plt.show()
投球内訳
import pandas as pd
total_counts = df_663776['pitch_type'].value_counts()
left_counts = df_663776_L['pitch_type'].value_counts()
right_counts = df_663776_R['pitch_type'].value_counts()
pitch_counts_table = pd.DataFrame({'Total': total_counts, 'Left Batter': left_counts, 'Right Batter': right_counts})
pitch_counts_table.fillna(0, inplace=True) # NaNを0に置き換える
pitch_counts_table = pitch_counts_table.astype(int) # カウントを整数に変換する
print(pitch_counts_table)
結果、
投球内訳 / 円グラフ
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
# vs Left batter
df_663776_L['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie', ax=axs[0], autopct='%.1f%%')
axs[0].set_title('vs Left batter')
axs[0].set_ylabel('') # y軸ラベルを削除
# vs Right batter
df_663776_R['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie', ax=axs[1], autopct='%.1f%%')
axs[1].set_title('vs Right batter')
axs[1].set_ylabel('') # y軸ラベルを削除
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
pitch_types_L = [pt for pt in df_663776_L['pitch_type'].unique() if not pd.isna(pt)]
pitch_types_R = [pt for pt in df_663776_R['pitch_type'].unique() if not pd.isna(pt)]
pitch_types = sorted(set(pitch_types_L) | set(pitch_types_R))
fig, axs = plt.subplots(len(pitch_types), 2, figsize=(12, len(pitch_types) * 4))
for i, pitch_type in enumerate(pitch_types):
df_663776_L_pt = df_663776_L[df_663776_L['pitch_type'] == pitch_type]
df_663776_R_pt = df_663776_R[df_663776_R['pitch_type'] == pitch_type]
axs[i, 0].scatter(df_663776_L_pt['plate_x'], df_663776_L_pt['plate_z'], label=pitch_type)
axs[i, 1].scatter(df_663776_R_pt['plate_x'], df_663776_R_pt['plate_z'], label=pitch_type)
axs[i, 0].set_xlim(-3, 3)
axs[i, 0].set_ylim(-2, 6)
axs[i, 1].set_xlim(-3, 3)
axs[i, 1].set_ylim(-2, 6)
axs[i, 0].set_xlabel('Plate X')
axs[i, 0].set_ylabel('Plate Z')
axs[i, 1].set_xlabel('Plate X')
axs[i, 1].set_ylabel('Plate Z')
axs[i, 0].legend()
axs[i, 1].legend()
axs[i, 0].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[i, 1].grid(which='both', linestyle='--', color='gray', alpha=0.5)
axs[i, 0].set_title(f"Left Batter - {pitch_type}")
axs[i, 1].set_title(f"Right Batter - {pitch_type}")
x = [-0.88, 0.88, 0.88, -0.88, -0.88]
y = [1.51, 1.51, 3.4, 3.4, 1.51]
axs[i, 0].fill(x, y, color='r', alpha=0.3)
axs[i, 1].fill(x, y, color='r', alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
球速、回転
import pandas as pd
# 全投手データのrelease_speedとspin rateの平均値と標準偏差を算出する
df_mean_all = df.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].mean()
df_std_all = df.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].std()
# Sandoval投手データのrelease_speedとspin rateの平均値と標準偏差を算出する
df_mean_663776 = df_663776.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].mean()
df_std_663776 = df_663776.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].std()
# Sandoval投手データに存在するpitch_typeだけを取り出す
valid_pitch_types = df_mean_663776.index
# Sandoval投手データに存在するpitch_typeだけの全投手データを取り出す
df_mean_all = df_mean_all.loc[valid_pitch_types]
df_std_all = df_std_all.loc[valid_pitch_types]
# 指定された順序で全投手データとSandoval投手データの平均値と標準偏差を横に結合する
df_comparison = pd.concat([df_mean_all['release_speed'], df_mean_663776['release_speed'], df_mean_all['release_spin_rate'], df_mean_663776['release_spin_rate'], df_std_all['release_speed'], df_std_663776['release_speed'], df_std_all['release_spin_rate'], df_std_663776['release_spin_rate']], axis=1)
df_comparison.columns = ['mean_release_speed_all', 'mean_release_speed_663776', 'mean_spin_rate_all', 'mean_spin_rate_663776', 'std_release_speed_all', 'std_release_speed_663776', 'std_spin_rate_all', 'std_spin_rate_663776']
# 少数第二位まで表示する
pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format
# 指定された形式で2個ずつ表示する
for i in range(0, len(df_comparison.columns), 2):
display(df_comparison.iloc[:, i:i+2])
!
全体との比較
import matplotlib.pyplot as plt
# ボックスプロットを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
# 全投手のSLの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df[df['pitch_type'] == 'SL'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])
# sandovalのSLの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df_663776[df_663776['pitch_type'] == 'SL'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])
# 全投手のSLの球種のrelease_spin_rateの平均値を表示する
mean_all = df[df['pitch_type'] == 'SL']['release_spin_rate'].mean()
ax.text(1.1, mean_all, f"mean = {mean_all:.2f}", ha='left', va='bottom')
# sandovalのSLの球種のrelease_spin_rateの平均値を表示する
mean_663776 = df_663776[df_663776['pitch_type'] == 'SL']['release_spin_rate'].mean()
ax.text(2.1, mean_663776, f"mean = {mean_663776:.2f}", ha='left', va='bottom')
# グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("release_spin_rate by pitch_type (all vs. sandoval)")
# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("SL_pitch_type")
ax.set_ylabel("release_spin_rate")
# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'sandoval'])
# グラフを表示する
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# ボックスプロットを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
# 全投手のSLの球種のrelease_speedをボックスプロットで表示する
df[df['pitch_type'] == 'SL'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])
# sandovalのSLの球種のrelease_speedをボックスプロットで表示する
df_663776[df_663776['pitch_type'] == 'SL'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])
# 全投手のSLの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_all = df[df['pitch_type'] == 'SL']['release_speed'].mean()
ax.text(1.1, mean_all, f"mean = {mean_all:.2f}", ha='left', va='bottom')
# sandovalのSLの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_663776 = df_663776[df_663776['pitch_type'] == 'SL']['release_speed'].mean()
ax.text(2.1, mean_663776, f"mean = {mean_663776:.2f}", ha='left', va='bottom')
# グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("release_speed by pitch_type (all vs. sandoval)")
# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("SL_pitch_type")
ax.set_ylabel("rrelease_speed")
# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'sandoval'])
# グラフを表示する
plt.show()
打たれた打球。全体と663776で比較
import matplotlib.pyplot as plt
# pitcher 663776の結果を取り出し、df_663776に格納
df_663776 = df[df["pitcher"] == 663776]
# df_663776 = df_663776.dropna(subset=['hc_x', 'hc_y']) で除外すると三振など除外されてしまう
df_663776 = df_663776.fillna({'hc_x': 0, 'hc_y': 0})
# df = df.dropna(subset=['hc_x', 'hc_y']) すると三振など除外されてしまう
df = df.fillna({'hc_x': 0, 'hc_y': 0})
# 全体をプロット
plt.scatter(df['hc_x'], df['hc_y'], color='gray')
# pitcher 663776の結果を赤色でプロット
plt.scatter(df_663776['hc_x'], df_663776['hc_y'], color='red')
plt.xlabel('X coordinate')
plt.ylabel('Y coordinate')
plt.gca().invert_yaxis()
# フェア線を引く
plt.plot([125, 250], [210, 85], 'k-', lw=3)
plt.plot([125, 0], [210, 85], 'k-', lw=3)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# 右打者と左打者のデータを取り出す
df_663776_R = df_663776[df_663776["stand"] == "R"]
df_663776_L = df_663776[df_663776["stand"] == "L"]
df_R = df[df["stand"] == "R"]
df_L = df[df["stand"] == "L"]
# グラフを2つ並べて表示する
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
# 右打者のグラフを表示
axs[0].scatter(df_R['hc_x'], df_R['hc_y'], color='gray')
axs[0].scatter(df_663776_R['hc_x'], df_663776_R['hc_y'], color='red')
axs[0].set_title('vs Right batter')
axs[0].set_xlabel('X coordinate')
axs[0].set_ylabel('Y coordinate')
axs[0].invert_yaxis()
# 左打者のグラフを表示
axs[1].scatter(df_L['hc_x'], df_L['hc_y'], color='gray')
axs[1].scatter(df_663776_L['hc_x'], df_663776_L['hc_y'], color='red')
axs[1].set_title('vs Left batter')
axs[1].set_xlabel('X coordinate')
axs[1].set_ylabel('Y coordinate')
axs[1].invert_yaxis()
# フェア線を引く
for ax in axs:
ax.plot([125, 250], [210, 85], 'k-', lw=3)
ax.plot([125, 0], [210, 85], 'k-', lw=3)
plt.show()
サンドバルのみ
import matplotlib.pyplot as plt
# Sandoval (663776)のデータを取り出す
df_663776 = df[df["pitcher"] == 663776]
# home_runのデータを取り出す
df_hr = df_663776[df_663776['events'] == 'home_run']
# doubleのデータを取り出す
df_2b = df_663776[df_663776['events'] == 'double']
# tripleのデータを取り出す
df_3b = df_663776[df_663776['events'] == 'triple']
# singleのデータを取り出す
df_1b = df_663776[df_663776['events'] == 'single']
# hit_by_pitchのデータを取り出す
df_hbp = df_663776[df_663776['events'] == 'hit_by_pitch']
# outイベントのデータを取り出す
df_out = df_663776[~df_663776['events'].isin(['home_run', 'double', 'triple', 'single', 'hit_by_pitch'])]
# plotする
plt.scatter(df_hr['hc_x'], df_hr['hc_y'], color='r', label='home_run')
plt.scatter(df_2b['hc_x'], df_2b['hc_y'], color='b', label='double')
plt.scatter(df_3b['hc_x'], df_3b['hc_y'], color='g', label='triple')
plt.scatter(df_1b['hc_x'], df_1b['hc_y'], color='y', label='single')
# plt.scatter(df_hbp['hc_x'], df_hbp['hc_y'], color='c', label='hit_by_pitch')
plt.scatter(df_out['hc_x'], df_out['hc_y'], color='gray', label='out', zorder=0)
plt.xlabel('X coordinate')
plt.ylabel('Y coordinate')
plt.gca().invert_yaxis()
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)
# フェア線を引く
plt.plot([125, 250], [210, 85], 'k-', lw=3)
plt.plot([125, 0], [210,85], 'k-', lw=3)
plt.title("Pitcher Sandoval, direction of the batted ball 2021")
plt.show()
# Sandoval (663776)のデータを取り出す
df_663776 = df[df["pitcher"] == 663776]
# 右打者と左打者のデータに分割
df_663776_R = df_663776[df_663776['stand'] == 'R']
df_663776_L = df_663776[df_663776['stand'] == 'L']
# Figureを作成し、左右のグラフを描画
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
# 各グラフに対して、イベントごとにプロットを行う関数を定義
def plot_events(ax, df, title):
# 各イベントに対して、プロットを行う
for event, color in zip(['home_run', 'double', 'triple', 'single', 'out'], ['r', 'b', 'g', 'y', 'gray']):
if event == 'out':
event_data = df[~df['events'].isin(['home_run', 'double', 'triple', 'single', 'hit_by_pitch'])]
else:
event_data = df[df['events'] == event]
event_data = event_data[(event_data['hc_x'] != 0) & (event_data['hc_y'] != 0)] # 座標(0, 0)のデータを除外
ax.scatter(event_data['hc_x'], event_data['hc_y'], color=color, label=event, zorder=2 if event == 'out' else 3)
# 軸ラベル、タイトル、凡例、フェアラインを設定
ax.set_xlabel('X coordinate')
ax.set_ylabel('Y coordinate')
ax.invert_yaxis()
ax.set_title(title)
ax.plot([125, 250], [210, 85], 'k-', lw=3)
ax.plot([125, 0], [210, 85], 'k-', lw=3)
# 各グラフに対して、イベントごとにプロットを行う関数を呼び出し
plot_events(ax1, df_663776_R, "Sandoval - Right-handed batters")
plot_events(ax2, df_663776_L, "Sandoval - Left-handed batters")
# 左右のグラフのレジェンドを結合して1つのレジェンドを作成
handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
fig.legend(handles, labels, bbox_to_anchor=(0.5, 0), loc='upper center', ncol=5, borderaxespad=0)
plt.show()
左打者、右打者に対する被打率と被本塁打を計算し、表示するコードを以下に示します
公式と打率が少しずれた
exclude_events = ['walk', 'hit_by_pitch', 'sac_fly', 'sac_bunt', 'sac_fly_double_play', 'sac_bunt_double_play', 'catcher_interf', 'wild_pitch', 'game_advisory', 'pickoff_3b', 'caught_stealing_3b', 'pickoff_caught_stealing_2b', 'caught_stealing_home', 'sac_fly_double_play', 'wild_pitch', 'pickoff_1b', 'pickoff_caught_stealing_home', 'pickoff_caught_stealing_3b', 'pickoff_2b', 'caught_stealing_2b', 'other_out']
ba_R = calc_batting_average(df_663776_R, exclude_events)
ba_L = calc_batting_average(df_663776_L, exclude_events)
print(f"対右打者 被打率: {ba_R:.3f}")
print(f"対左打者 被打率: {ba_L:.3f}")
# 右打者の被本塁打数
hr_count_R = len(df_663776_R[df_663776_R['events'] == 'home_run'])
print(f"\n対右打者 被本塁打数: {hr_count_R}")
# 左打者の被本塁打数
hr_count_L = len(df_663776_L[df_663776_L['events'] == 'home_run'])
print(f"対左打者 被本塁打数: {hr_count_L}")
結果、
対右打者 被打率: 0.270
対左打者 被打率: 0.149
対右打者 被本塁打数: 9
対左打者 被本塁打数: 0
--
観のため、寝る
コメント
いいね
投げ銭
最新順
人気順
コメント
いいね
投げ銭
最新順
人気順
