ラジオNIKKEI賞はマイネル・コスモ・ウイン軍団が強い！？

ラジオNIKKEI賞の過去データを眺めていると、マイネル軍団が穴馬になっているのが目につきました！

なので、マイネル・コスモ・ウイン軍団をまとめて成績をチェックしてみましょう。

過去10年のラジオNIKKEI賞(中山開催を除く)

（ウイングドウィールは違いますね笑）

このようにまぁまぁって感じでしょうか笑。
たった１０回のレースだけで語れることなんて、そもそも限られてるわけですが、ただ人気薄での好走は目につきますね。

一般的に言って、マイネル・コスモ・ウイン系というと、血統構成からして瞬発力では見劣る馬が多いですから、福島のような時計のかかる重賞で穴馬を出しているのはそれなり筋は通るかと。

今年もいかにも渋い血統の馬がいますねぇ。

マイネル・コスモ・ウイン軍団の成績については、今度競馬場ごとに比較したいところです。

データの取得方法

毎回、データ紹介の後に、そのデータの取得方法を添えています。

ツール：TargetとPython

１.データの取得、読み込み

TargetでラジオNIKKEI賞の過去10年分のデータを取得し、CSV出力をし、Pyhtonで読み込みます。

radio = pd.read_csv('radionikkei_10years_score.csv')
radio = radio[['レース名', '馬名','人気', '着順']]
radio

２.データの抽出

今回のポイントは、マイネル、ウイン、コスモを馬名に含む馬のみを抽出することです。
このように特定の文字列で始まるデータを抽出するときには、
startswith()メソッドが最適です。

#着順を数値に変換しておく
radio['着順'] = radio['着順'].astype(int)

mcu = radio.query("馬名.str.startswith('マイネル') | 馬名.str.startswith('コスモ') | 馬名.str.startswith('ウイン') ", engine='python').sort_values('着順', ascending=True).reset_index()

mcu[['レース名', '馬名', '人気', '着順']]

sort_values()メソッドで、着順が低いものから順に並べ直しています。

このときウイングドウィールはウインの馬ではないので本当は削除すべきですね。

特定の行を削除したい時は

mcu.query(" 馬名!='ウイングドウィール'", engine='python')

これでOKです。==を!=にすればnot equalの意味になります。

今回はここまで。

小ネタではありますが、気になったときに自由自在にデータを探索できるのは楽しいです。

競馬を通して、Pythonの楽しさを伝えていきます。

毎日更新を目指しているので、ぜひお付き合いください。