今回は大谷選手の
ホームラン記録を可視化してみました。


解説動画はこちら



先日2024年09月20日
6打数3安打3ホームランなど
前人未到の記録を打ち立てた
ドジャース大谷選手

2004年シーズンの
今日までの成績を可視化してみました。


データの取得


可視化の元となるデータを取得します。


この結果になるように加工していきます。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

url = "https://times.abema.tv/articles/-/10018233"

res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.content,"lxml")
table = soup.table

columns = ['日付', '対戦相手', '打順', '第1', '第2', '第3', '第4', '第5', '第6', '第7']
data = []
trs = table.find_all("tr")
for tr in trs[1:]:
    tds = tr.find_all(["td","th"])
    if "なし" in str(tds) or "中止" in str(tds):
        continue
    tmp = [td.text.replace("\xa0","").replace("\n","").replace("\r","").replace("\t","") for td in tds]
    tmp = tmp[0:3]+[t.replace("ニ","二").replace("2","二").replace("3","三") for t in tmp[3:]]
    if len(tmp)>=11:
        tmp = tmp[:10]
    data.append(tmp)

data2 = []
for d in data:
    t1,t2 = d[0:3],d[3:]
    for t in t2:
        if ""!=t:
            data2.append(t1+[t])

# データの確認
data2[0:2]

[['3月20日', 'パドレス', '2指', '遊ゴ'], ['3月20日', 'パドレス', '2指', '右安']]


これを集計しやすいようにデータフレームに加工していきます。

df = pd.DataFrame(data2,columns=["date","match","order","result"])

# 日本語の日付を変換する関数
def convert_date(date_str):
    month,day = date_str.replace("日","").split("月")
    return f"2024-{int(month):02}-{int(day):02}"

df['date'] = df['date'].apply(convert_date)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 本塁打
df['home_run'] = df['result'].apply(lambda x: 1 if '本' in x else 0)

# 安打
df['hit1'] = df['result'].apply(lambda x: 1 if '安' in x else 0)

# 2塁打
df['hit2'] = df['result'].apply(lambda x: 1 if x.endswith('二') else 0)

# 3塁打
df['hit3'] = df['result'].apply(lambda x: 1 if x.endswith('三') else 0)

# 指定された用語のリスト
terms = ['四球', '敬遠', '死球', '打妨', '中犠', '右犠', '左犠']

# 打数計算
df['flag'] = df['result'].apply(lambda x: 0 if x in terms else 1)

# 打席数合計
df['strokes'] = df['flag'].cumsum()

# ヒット数合計
df['hit_total'] = df[['hit1','hit2','hit3']].sum(axis=1).cumsum()

# ホームラン数合計
df['home_run_total'] = df['home_run'].cumsum()

# 打率
df['average'] = df[['hit_total','home_run_total']].sum(axis=1) / df['strokes']

# 603打数179安打 打率.297 52本塁打
df.tail()

これで同じ結果になりました。




ここからこのデータを用いて
可視化を行います。

import pandas as pd
import altair as alt

# Altairで折れ線グラフを作成
chart = alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x='date',
    y='average'
).properties(
    title='Data vs Average',
    width=800
)
chart.display()

打率とホームラン数の推移を
2軸でプロットするとこうなります。

# averageの折れ線グラフ
average_line = alt.Chart(df).mark_line(color='blue').encode(
    x='date',
    y=alt.Y('average', axis=alt.Axis(title='Average'))
)

# home_run_totalの折れ線グラフ
home_run_line = alt.Chart(df).mark_line(color='red').encode(
    x='date',
    y=alt.Y('home_run_total', axis=alt.Axis(title='Home Run Total'))
)

# 二重軸のグラフを作成
chart = alt.layer(
    average_line,
    home_run_line
).resolve_scale(
    y='independent'
).properties(
    title='Data vs Average and Home Run Total',
    width=800
)
chart.display()

途中から急にホームラン数のピッチが上がっているようです。

ここからどれだけ伸びるのか
残り試合のホームラン数の予測もしてみます。


実測と予測を組み合わせて可視化しました。

残り8試合だとすると
およそ55本くらいまでは伸びそうです。

予測が外れて60本塁打くらいまで
行って欲しいですね！！！！

今回は大谷選手の打席結果を用いた
ホームラン成績の可視化でした

それでは。

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