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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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固定された記事

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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
7

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…

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3年前
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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)

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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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…

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3年前
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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

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

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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)

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

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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)

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/

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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)

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
 Tea

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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)

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 =

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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)

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/Co

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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)

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

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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)

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

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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?)

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。

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Python×スポーツデータ(今までの振り返り編)

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

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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)

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

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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)

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

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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)

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

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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)

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

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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)

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

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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)

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

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