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Python勉強中。学んだ事をすぐアウトプットできるよう、ラグビー・サッカーと掛け合わ…

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Python勉強中。学んだ事をすぐアウトプットできるよう、ラグビー・サッカーと掛け合わせて、noteで色々と発信予定。来年までに100投稿が目標。
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Python×スポーツデータ（主にラグビー・サッカー）でnote始めます

1.noteを始める目的 今までブログどころか、TwitterやFacebookにすらまともにやってこなかったのですが、今回noteを始めることにしました。 理由は2つです。 ・Pythonを楽しみながら習得したい・データを通して大好きなラグビー・サッカーの理解をより深める Pythonで学んだことを用いて、ラグビー・サッカーのデータを色々と分析したいと思っています。 いつまで続くか分かりませんが、まずは目標10投稿を目指します。 2.まずはラグビーワールドカップ2019

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    • スポーツデータ×Python(ラグビーW杯大会通算戦績を出場国毎に確認してみる)

      こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 前回までの振り返り3回に分けて、↓に貼り付けたラグビーワールドカップ過去大会のデータを使いながら得失点を確認しました。 このデータを使って、最後に勝敗数をチーム別に出したいと思います。 データの下処理・集計特に集計イメージが沸いていなかったDrawの試合を一旦確認してみました。３試合過去にありますね。その内、２試合は日本対カナダです。 少しあれこれ考えて、イケそうな感じだったので一

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      • Python×スポーツデータ（ラグビーワールドカップ 歴代大会・チーム別得失点)

        こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 前々回、前回の振り返り歴代大会全体の得点推移・チーム別得失点を２回に分けて確認しました。 今回はその２つを併せて、大会・チーム別の得失点を見ていきます。 元データの確認・下処理・集計まずは確認から。 考え方は前回と同じです。 ① 通算得点を出す 　Year/Team1のTeam1 Score・Year/Team2のTeam2 Scoreを抽出・結合 　Year/Team1・2でチー

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        • スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ チーム別大会通算得失点)

          こんにちは。Jackalistです。 本日もスポーツデータで楽しみましょう 前回の振り返り前回は、歴代大会別の総得点推移を確認して、2003年大会が過去最多でした。 今回は、歴代大会（第1回1987年-第9回2019年）のチーム別通算得失点を確認したいと思います。 データの再確認・下処理・集計前回使用したデータを再確認します。 下処理・集計の方法としては、 ① 通算得点を出す 　Team1のTeam1 Score・Team2のTeam2 Scoreを抽出・結合 　

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          6本
        • スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ歴代大会）
          4本
        • スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018）
          3本
        • スポーツデータで楽しむ（ラグビーワルドカップ2019）
          7本

        記事

          スポーツデータを楽しむ（ラグビーワールドカップ歴代大会別 総得点推移）

          こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 そろそろラグビー以外のネタを投稿したいなと思い、Kaggleで探してたら、またまたラグビーワールドカップの過去大会のデータに辿り着きました。折角なので確認してみたいと思います。 データの確認と下処理いつも通り元データとデータタイプ、欠損値などを確認します。 import pandas as pdRWC = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Col

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          スポーツデータを楽しむ（ラグビーワールドカップ歴代大会別 総得点推移）

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビー編キックオフからゲーム展開を考えてみる③）

          こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 前回までの振り返り元データを自分で取得して、キックオフの蹴り込む位置を、ヒートマップで描画してみました。 今回は、他に取得したデータを確認していこうと思います。 データの確認早速データを確認してみます。 kickoff = pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/row_data/大学対抗戦_キックオフエリア.xl

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビー編キックオフからゲーム展開を考えてみる③）

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          Python×スポーツデータ（ラグビー編 キックオフからゲーム展開を考えてみる②）

          こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 前回の続きです前回記事にした通り、今年のラグビー大学対抗戦全27試合から、キックオフの一連の流れとゲーム展開について考察したいと思います。 取得したデータをヒートマップで描画してみる前回書いた通り、ラグビーのこんな細かいデータが落ちているはずもないので、自分で取得したデータを使います。 座標位置を力技で数字に置き換えることも出来そうですが、自分が今まで学習した範囲で考えて、シンプルにリ

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          Python×スポーツデータ（ラグビー編 キックオフからゲーム展開を考えてみる②）

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          Pythonでスポーツデータを楽しむ（ラグビー編 キックオフからゲーム展開を考えてみる①）

          こんにちは。Jackalistです。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 まず初めに、今回のテーマについて どんなスポーツでも、試合開始直後は重要です。 立ち上がりが良ければ、そのまま自分たちのペースで試合を運ぶことが出来ます。 ラグビーでも前々から、 キックオフでの一連の流れ（キックを蹴り込む位置、相手のキャッチ成功率、プレーが途切れるまでの出来事）が、試合結果とまではいかなくとも、前半の結果・又は他の現象と何か関連性があれば面白いな と思っていました。

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          Pythonでスポーツデータを楽しむ（ラグビー編 キックオフからゲーム展開を考えてみる①）

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          Pythonでスポーツデータを楽しむ(アルゼンチン代表の得点源とは？）

          こんにちは。Jackalistです。 先週、Note目標10投稿を達成したので、次は来年中の100投稿を目標に日々頑張りたいと思います。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 まず初めにこれから同時並行でいくつか新しいシリーズを投稿していく予定ですが、第一弾として、ラグビーアルゼンチン代表について、Pythonで学んだことを用いながら、色々とデータをみていこうと思います。 2023年のフランスワールドカップで日本代表と対戦先日の抽選会でアルゼンチンと対戦する

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          Pythonでスポーツデータを楽しむ(アルゼンチン代表の得点源とは？）

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          Python×スポーツデータ(今までの振り返り編）

          目標の10投稿を達成したので、備忘録代わりに、記事を書きたいと思います。 いつもと違い、メモ的要素が強いので、少し読みにくいかもしれません。ご理解ください。 備忘録と書いて、なぜ発信するかといえば ・編集はそこまでしたくないけど単純に投稿数を増やしたい ・こんな記事を読んで頂ける方の中で、1人でも何か気づきがある方がいれば と言った感じです。 それでは早速、Pythonを勉強し始めて、noteに10投稿して思ったこと。 ①趣味ならこのやり方OK。仕事ならダメ。 ②データ

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          Python×スポーツデータ(今までの振り返り編）

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018③ラグビーワールドカップ2019比較編）

          こんにちは。Jackalistです。 いつも記事をご覧いただき誠にありがとうございます。 それでは本日も早速、スポーツデータで楽しみましょう。 今回のテーマについて全10回を通じて、ラグビーワールドカップ2019とFIFAワールドカップ2018の出場選手の身長・体重・年齢等を使って、気になる点を分析してみました。 今回は、今までの締めとして、これまで使ったデータを元に、ラグビー・サッカーの比較をしたいと思います。 両大会の基本情報（年齢・身長・体重・キャップ数）を再確

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018③ラグビーワールドカップ2019比較編）

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018②チーム・ポジション別比較編）

          こんにちは。Jackalistです。 いつも記事をご覧いただき誠にありがとうございます。 それでは本日も早速、スポーツデータで楽しみましょう。 前回の振り返り前回は、元データの下準備（誕生日から年齢変換）、基本情報（年齢、身長、体重）を確認しました。 テーマ変更。気になるとこを確認します。前回記事の最後で、次回は、出場選手の身長・体重・年齢を細かくみるのはやめて、ラグビーと比較すると書きましたが、折角、データを抽出したので、基本情報を一通りさらいたいと思います。 最高

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018②チーム・ポジション別比較編）

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018①出場選手編）

          こんにちは。Jackalistです。 記事をご覧いただき誠にありがとうございます。 それでは早速、本日もスポーツデータで楽しみましょう。 前回までの振り返り前回まで、7回に分けてpythonを使いながら、ラグビーワールドカップ2019出場選手の年齢・身長・体重・キャップ数などを確認しました。 一通り気になるとこは確認できたので、今回から新しくFIFAワールドカップ2018のデータを元に、スポーツデータを楽しみたいと思います。 FIFAワールドカップ2018の元データを探

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          スポーツデータで楽しむ（FIFAワールドカップ2018①出場選手編）

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑦出場国別フォワード・バックスの人数構成part2）

          こんにちは。Jackalistです。 記事をご覧いただき誠にありがとうございます。 それでは早速、本日もスポーツデータで楽しみましょう。 1.前回の振り返りラグビーワールドカップ2019の出場選手のポジションをFW(フォワード)、BK(バックス)に分けて、チーム毎の人数構成を比較してみました。 詳しくは前回の記事をご覧いただけると嬉しいです。 2.チーム毎のポジション別人数構成を比較してみるそれでは早速確認しましょう。 まずは前回使ったクロス集計を出します。 #ポジシ

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑦出場国別フォワード・バックスの人数構成part2）

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑥出場国別フォワード・バックスの人数構成part1）

          こんにちは。Jackalistです。 記事をご覧いただきありがとうございます。 それでは本日もスポーツデータで楽しみましょう。 0.まず初めに。フォワード・バックス人数構成とは？まず初めに。タイトルが、少しラグビー好き向けになってしまったので、今回の趣旨を簡単に補足致します。 ・ラグビーのポジションは大きく分けてフォワード・バックスの2つ ・ラグビーW杯2019の選手登録上限数は31名 ・出場チーム毎に、31名のフォワード・バックスの内訳を抽出して、各チームの意図を考察

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑥出場国別フォワード・バックスの人数構成part1）

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑤ ポジション別比較編)

          こんにちは。Jackalistです。 いつも記事を読んでいただき誠にありがとうございます。 プログラミングに興味がない方、codeは無視してください。 ラグビーに詳しくない方、リンクを色々貼ってますので、 引き続き読んでいただけると大変嬉しいです。 それでは早速、本日もスポーツデータで楽しみましょう。 ポジションの項目名と内容確認まずはいつも通り、ラグビーワールドカップ2019出場全選手の基本情報から確認します。 上図は出場全選手620名の基本情報になるので、これをポ

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          スポーツデータで楽しむ（ラグビーワールドカップ2019⑤ ポジション別比較編)

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