昨日投稿のデータのコード備忘録

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  ダルビッシュ選手(2021年)の投球データ

ダルビッシュ選手 ID 506433

https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/yu-darvish-506433

!pip install pybaseball
from pybaseball import statcast
df = statcast(start_dt='2021-04-01', end_dt='2021-12-31')
df_darvish = df[df['pitcher'] == 506433]

df_darvish['pitch_type'].value_counts()

df_darvish['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie')

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 円グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 10))

# 各月ごとの円グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
  pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
  ax[i].pie(pitch_type_counts, labels=pitch_type_counts.index, colors=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22'])
  ax[i].set_title(f"{month}")
  ax[i].legend(pitch_type_counts.index, title='ball')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 5))

# 各月ごとの棒グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
    ax[i].bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22'])
    # 棒グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 折れ線グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
pitch_type_counts = df_by_month['pitch_type'].value_counts()

# 各月ごとの "pitch_type" カラムを折れ線グラフで表示する
# pitch_type_countsを月をインデックスとするデータフレームに変換する
pitch_type_counts_df = pitch_type_counts.unstack(level=0)
for pitch_type, pitch_type_count in pitch_type_counts_df.iteritems():
    ax.plot(pitch_type_count.index, pitch_type_count.values, label=pitch_type)

# 折れ線グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("Pitch type count by month")

# 凡例を表示する
ax.legend()

# グラフを表示する
plt.show()# 

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame の "pitch_type" カラムをカウントする
pitch_type_counts = df_darvish['pitch_type'].value_counts()

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
ax.bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values)

# 棒グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("Pitch type count")

# 棒グラフの軸に各球種を設定する
ax.set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45)

# 棒グラフを表示する
plt.show()

import pandas as pd

# release_speedとspin rateの平均値を算出する
df_mean = df_darvish.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].mean()

# release_speedとspin rateの標準偏差を算出する
df_std = df_darvish.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].std()

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)
df_stats.columns = ['mean_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_release_speed', 'std_spin_rate']

print(df_stats)

print(df_darvish['pitch_type'].unique())
print(df['pitch_type'].unique())

['CU' 'SL' 'FF' 'FS' 'FC' 'SI' 'KC' 'CH' 'CS']['FF' 'SL' 'CU' 'CH' 'FS' 'SI' 'KC' 'FC' 'CS' nan 'FA' 'KN' 'EP' 'SC']

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FF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'] == 'FF'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])

# グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("release_spin_rate by pitch_type (all vs. Darvish)")

# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("FF_pitch_type")
ax.set_ylabel("release_spin_rate")

# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'Darvish'])

# 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FF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'] == 'FF'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])

# 全投手のFFの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_all = df[df['pitch_type'] == 'FF']['release_speed'].mean()
ax.text(1, mean_all, f"mean = {mean_all:.2f}", ha='center', va='bottom')

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_darvish = df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF']['release_speed'].mean()
ax.text(2, mean_darvish, f"mean = {mean_darvish:.2f}", ha='center', 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. Darvish)")

# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("FF_pitch_type")
ax.set_ylabel("release_speed")

# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'Darvish'])

ax.set_ylim(70, 105)

# グラフを表示する
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 色を設定する
colors = {'FC': '#1f77b4', 'SL': '#ff7f0e', 'FF': '#2ca02c', 'SI': '#d62728', 'FS': '#9467bd', 'CU': '#8c564b', 'KC': '#e377c2', 'CH': '#7f7f7f', 'CS': '#bcbd22'}

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 5))

# 各月ごとの棒グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
    ax[i].bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values, color=[colors[x] for x in pitch_type_counts.index])
    
    # 棒グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

# グラフを表示する
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 円グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 20))

# 各月ごとの円グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを円グラフで表示する
    ax[i].pie(pitch_type_counts.values, labels=pitch_type_counts.index, colors=[colors[x] for x in pitch_type_counts.index])
    # 円グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)
df_stats.columns = ['release_speed 平均値', 'spin_rate 平均値', 'release_speed バラツキ', 'spin_rate バラツキ']

# 少数第二位までを表示するようにする
df_stats = df_stats.round(2)

# テーブルを表示する
display(df_stats)

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)

# 列名を変更する
df_stats.columns = ['mean_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_release_speed', 'std_spin_rate']

# 列を入れ替える
df_stats = df_stats[['mean_release_speed', 'std_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_spin_rate']]

# 少数第二位までを表示するようにする
df_stats = df_stats.round(2)

# テーブルを表示する
display(df_stats)

昨日投稿のデータのコード備忘録

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  ダルビッシュ選手(2021年)の投球データ

ダルビッシュ選手 ID 506433

https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/yu-darvish-506433

!pip install pybaseball
from pybaseball import statcast
df = statcast(start_dt='2021-04-01', end_dt='2021-12-31')
df_darvish = df[df['pitcher'] == 506433]

df_darvish['pitch_type'].value_counts()

df_darvish['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie')

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 円グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 10))

# 各月ごとの円グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
  pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
  ax[i].pie(pitch_type_counts, labels=pitch_type_counts.index, colors=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22'])
  ax[i].set_title(f"{month}")
  ax[i].legend(pitch_type_counts.index, title='ball')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 5))

# 各月ごとの棒グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
    ax[i].bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22'])
    # 棒グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 折れ線グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
pitch_type_counts = df_by_month['pitch_type'].value_counts()

# 各月ごとの "pitch_type" カラムを折れ線グラフで表示する
# pitch_type_countsを月をインデックスとするデータフレームに変換する
pitch_type_counts_df = pitch_type_counts.unstack(level=0)
for pitch_type, pitch_type_count in pitch_type_counts_df.iteritems():
    ax.plot(pitch_type_count.index, pitch_type_count.values, label=pitch_type)

# 折れ線グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("Pitch type count by month")

# 凡例を表示する
ax.legend()

# グラフを表示する
plt.show()# 

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame の "pitch_type" カラムをカウントする
pitch_type_counts = df_darvish['pitch_type'].value_counts()

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
ax.bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values)

# 棒グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("Pitch type count")

# 棒グラフの軸に各球種を設定する
ax.set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45)

# 棒グラフを表示する
plt.show()

import pandas as pd

# release_speedとspin rateの平均値を算出する
df_mean = df_darvish.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].mean()

# release_speedとspin rateの標準偏差を算出する
df_std = df_darvish.groupby('pitch_type')[['release_speed', 'release_spin_rate']].std()

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)
df_stats.columns = ['mean_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_release_speed', 'std_spin_rate']

print(df_stats)

print(df_darvish['pitch_type'].unique())
print(df['pitch_type'].unique())

['CU' 'SL' 'FF' 'FS' 'FC' 'SI' 'KC' 'CH' 'CS']['FF' 'SL' 'CU' 'CH' 'FS' 'SI' 'KC' 'FC' 'CS' nan 'FA' 'KN' 'EP' 'SC']

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FF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'] == 'FF'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF'].boxplot(column='release_spin_rate', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])

# グラフのタイトルを設定する
ax.set_title("release_spin_rate by pitch_type (all vs. Darvish)")

# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("FF_pitch_type")
ax.set_ylabel("release_spin_rate")

# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'Darvish'])

# 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FF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'] == 'FF'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[1])

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_spin_rateをボックスプロットで表示する
df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF'].boxplot(column='release_speed', by='pitch_type', ax=ax, positions=[2])

# 全投手のFFの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_all = df[df['pitch_type'] == 'FF']['release_speed'].mean()
ax.text(1, mean_all, f"mean = {mean_all:.2f}", ha='center', va='bottom')

# ダルビッシュのFFの球種のrelease_speedの平均値を表示する
mean_darvish = df_darvish[df_darvish['pitch_type'] == 'FF']['release_speed'].mean()
ax.text(2, mean_darvish, f"mean = {mean_darvish:.2f}", ha='center', 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. Darvish)")

# 軸のラベルを設定する
ax.set_xlabel("FF_pitch_type")
ax.set_ylabel("release_speed")

# X軸のラベルを設定する
ax.set_xticklabels(['All', 'Darvish'])

ax.set_ylim(70, 105)

# グラフを表示する
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 色を設定する
colors = {'FC': '#1f77b4', 'SL': '#ff7f0e', 'FF': '#2ca02c', 'SI': '#d62728', 'FS': '#9467bd', 'CU': '#8c564b', 'KC': '#e377c2', 'CH': '#7f7f7f', 'CS': '#bcbd22'}

# 棒グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 5))

# 各月ごとの棒グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを棒グラフで表示する
    ax[i].bar(pitch_type_counts.index, pitch_type_counts.values, color=[colors[x] for x in pitch_type_counts.index])
    
    # 棒グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

# グラフを表示する
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする
df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_date'].dt.month)

# 円グラフを描画する
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(df_by_month), figsize=(20, 20))

# 各月ごとの円グラフを描画する
for i, (month, df_month) in enumerate(df_by_month):
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムをカウントする
    pitch_type_counts = df_month['pitch_type'].value_counts()
    # 各月ごとの "pitch_type" カラムを円グラフで表示する
    ax[i].pie(pitch_type_counts.values, labels=pitch_type_counts.index, colors=[colors[x] for x in pitch_type_counts.index])
    # 円グラフのタイトルを設定する
    ax[i].set_title(f"{month}")
    # 棒グラフの軸に各球種を設定する
    ax[i].set_xticklabels(pitch_type_counts.index, rotation=45, ha='right')

# 軸のラベルを非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].set_ylabel('')

# 凡例を非表示にする
for i in range(len(df_by_month)):
  ax[i].legend().set_visible(False)

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)
df_stats.columns = ['release_speed 平均値', 'spin_rate 平均値', 'release_speed バラツキ', 'spin_rate バラツキ']

# 少数第二位までを表示するようにする
df_stats = df_stats.round(2)

# テーブルを表示する
display(df_stats)

# 平均値と標準偏差を行方向に結合する
df_stats = pd.concat([df_mean, df_std], axis=1)

# 列名を変更する
df_stats.columns = ['mean_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_release_speed', 'std_spin_rate']

# 列を入れ替える
df_stats = df_stats[['mean_release_speed', 'std_release_speed', 'mean_spin_rate', 'std_spin_rate']]

# 少数第二位までを表示するようにする
df_stats = df_stats.round(2)

# テーブルを表示する
display(df_stats)