# 【メモ】ダルビッシュ選手(2021年)の投球データ / Code

By [Shogaku](https://paragraph.com/@shogaku) · 2023-01-10

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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](https://hide.ac/articles/1nCygwGfo)
    

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準備
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ダルビッシュ選手 ID 506433

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

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データ
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![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/83c221b9a6dc9e9141c970e5bdeb27c0b43b337f569868ad3b9533e580eae4e4.png)

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    df_darvish['pitch_type'].value_counts()
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/9cad0a26041d6b6690669e602f1ee680c671ea5d8d7b51495129a7571d8576db.png)

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

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/4b2e3efd8595f15c64551bfb1b6875db02347a98cf46bf8f68bd8c958a41232e.png)

* * *

    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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/48a6cd2bb94d17bc54f6beb8a14cea99af7bd8456046c46a7eab5789ad118484.jpg)

* * *

    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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/e47aed71b4129d0b4d05ec728e6d80dec101d025bde25a7493298c7303af0503.jpg)

* * *

    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()# 
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/d1d403c312fe9acc7c8a2e6a5cd9b4df8e06d86cf278f3b60e1453accb2f5d3c.png)

* * *

    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()
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/affe2fcf9732cb26961e1a3872a16835b37bd89eac61e22d2a9a9ee2fed1fc52.png)

* * *

    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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/7de9a620276f7253952263defeece2d441ef1e7658359469ec68c690ddf6a3f1.png)

* * *

    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()
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/42a5806fd96463a2f2220deb841859c7e55014f66d6287a3e41a09b15ea1d190.png)

* * *

    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()
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/c379481326ce91e367e04efc8e64a3ffd67c72c41721064a2436111b69065bd1.png)

* * *

    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()
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/e1f16cf185c0886a406ab8f420a1f5efe865f96d8fc9ebe36879999adce696f8.jpg)

* * *

    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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/68afd22d0ba935cb629f5bc42d5a7d9cce97e145b0d555cbf3eb6b862fd0c1cb.jpg)

* * *

    # 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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/7050feae2266df85261a7a38f16ab528c4da30cca1a7acf1987898dc3d2cf207.png)

* * *

    # 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)
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/afae48cf2a79f81f3cc8bb857a0b9fa58e96a90ffcd1f47919b10d1199ebbda7.png)

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*Originally published on [Shogaku](https://paragraph.com/@shogaku/2021-code)*