書きました。無料ソフトウェアであるRはversion3.6.1を使用しました(  https://cran.ism.ac.jp/  )

macOS(10.14)を使いましたがコードはwindowsでも問題なく動くと思います。

今回紹介するコードを利用することで、当該のサイトからデータ拾ってきてエクセルに貼って分析する一連の手間とその都度生じるヒューマンエラーのリスクを無くすことが出来ます。

このページ内のデータ（直近10回のvault大会の結果まとめ）から，

・参戦数が10回以上のデッキのうちで

・勝率が0.4を上回るもの

について簡単にデータを得られるようにコードを作ってみました（おおかたナオさんがよくまとめてる感じのに準拠しました）。

以下にコードを示します。始め2つのinstall.packagesのところはJapanの項目を選んでください。それ以降の部分はまんまコピペですぐグラフが出来ます。

install.packages("XML")
install.packages("dplyr")

library("XML")
library(dplyr)


url <- ("http://dmvault.ath.cx/duel/tournament_summary.php")
read <- readHTMLTable(url, header = FALSE , stringsAsFactor = FALSE, as.data.frame = TRUE)
d <- read$result1
d1 <- d[,c(-3)]
d2 <- d1[-1,]
d3 <-  d2 %>% dplyr::rename("色"=V1,"名前"=V2,"勝利数"=V4,"敗北数"=V5,"のべ参戦数"=V6 )
class(d3$のべ参戦数)

d3$のべ参戦数 <- as.numeric(as.character(d3$のべ参戦数))
d3$勝利数 <- as.numeric(as.character(d3$勝利数))
d3$敗北数 <- as.numeric(as.character(d3$敗北数))

d4 <- d3[d3$のべ参戦数 > 10, ]
d5 <- mutate(d4,"試合数"=d4$勝利数+d4$敗北数)
d6 <- mutate(d5,"勝率"=d5$勝利数/d5$試合数)
d7 <- d6[d6$勝率>0.4, ]

options(digits=2)

d8 <- mutate(d7, "色/名前"= paste(!!!rlang::syms(c("色","名前")), sep="/"))
d9 <- d8[order(d8$勝率,decreasing = T),]

par(family = "HiraKakuProN-W3") 
par(mar=c(15,5,3,1))
barplot(d9$勝率,names.arg=d9$"色/名前" ,ylim=c(0,0.7),ylab= "勝率", cex.lab=0.8, las=3)

作成できるグラフがこちらになります！！

ありがたい（浜辺美波）

10/12版のデータに基づいて作りました。

ぜひ使ってみてください。これを日毎に取って，時系列で変化が追えると少し楽しそうかなって思ってたりします。

参考にしたやつ（他にもあったけど消してしまった）

余分に作っちゃったこの箱の消し方分からないんですけど…。