Goldilocks Days: NBA通算得点ランキング

選手スタッツデータの集計

NBAの選手スタッツデータセットから得点集計を行ってみたいと思います。

使用させていただくデータはkaggleから、拝借いたします。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import pandas as pd

fn = "Player_Totals.csv"
df = pd.read_csv(fn)

print(df.head())

seas_id season player_id player birth_year pos age experience lg tm g gs ... ft fta ft_percent orb drb trb ast stl blk tov pf pts

0 31136 2024 5025 A.J. Green NaN SG 24.0 2 NBA MIL 56 0.0 ... 17 19 0.895 9.0 55.0 64.0 30 9.0 4.0 12.0 49 252

1 31137 2024 5026 A.J. Lawson NaN SG 23.0 2 NBA DAL 42 0.0 ... 15 23 0.652 14.0 36.0 50.0 20 10.0 3.0 14.0 22 136

2 31138 2024 5027 AJ Griffin NaN SF 20.0 2 NBA ATL 20 0.0 ... 2 2 1.000 2.0 16.0 18.0 5 1.0 2.0 8.0 6 48

3 31139 2024 4219 Aaron Gordon NaN PF 28.0 10 NBA DEN 73 73.0 ... 177 269 0.658 174.0 297.0 471.0 259 56.0 45.0 105.0 142 1013

4 31140 2024 4582 Aaron Holiday NaN PG 27.0 6 NBA HOU 78 1.0 ... 58 63 0.921 23.0 100.0 123.0 140 42.0 6.0 53.0 125 514

1947年から最新の2024年データまであるのは助かります。

NBA選手の通算得点ランキング

このデータセットから、歴代通算得点ランキングを集計します。

完成データの手本は、wikipediaのこちら

まずはデータの整理から

print(df['lg'].unique())

# NBAデータだけ抜き出します。
df2 = df[df['lg'] == "NBA"]
df2 = df2[df2['tm'] != "TOT"]

['NBA' 'ABA' 'BAA']

unique関数で見るとNBAデータ以外も含まれています。

NBAデータだけにし、チームからTOT(複数チームの合計)列を抜かします。[合計が入ると二重に加算されてしまうため]

#　必要な列名をリネーム
df2 = df2.rename(columns={'player': 'Player', 'g': 'G', 'fg': 'FGM', 'x3p': '3PM', 'ft': 'FTM'})

# 必要な列だけにする
df3 = df2[['player_id', 'Player', 'G', 'FGM', '3PM', 'FTM']]

print(df3.head())

player_id Player PTS G FGM 3PM FTM

0 5025 A.J. Green 252 56 83 69.0 17

1 5026 A.J. Lawson 136 42 54 13.0 15

2 5027 AJ Griffin 48 20 18 10.0 2

3 4219 Aaron Gordon 1013 73 398 40.0 177

4 4582 Aaron Holiday 514 78 186 84.0 58

データセットが小さくまとまりました。

選手でグループ化

得られたデータを選手でgroupbyします。

インデックスにplayer_idも含めているのは同名の選手を区別するためです。

# 選手でグループ化
players = df3.groupby(["player_id", "Player"])

# グループ毎の合計を出す
score_sum = players.sum()

# 総合得点順にソート
score_sum = score_sum.sort_values('PTS', ascending=False)

# 1試合あたりの平均得点の列を作る
score_sum['PPG'] = np.round(score_sum['PTS'] / score_sum['G'], 2)

# インデックス解除
score_sum.reset_index(inplace=True)

# player_id 削除
score_sum.drop("player_id", axis=1, inplace=True)
print(score_sum)

	Player	PTS	G	FGM	3PM	FTM	PPG
0	LeBron James	40474	1492	14837	2410	8390	27.13
1	Kareem Abdul-Jabbar	38387	1560	15837	1	6712	24.61
2	Karl Malone	36928	1476	13528	85	9787	25.02
3	Kobe Bryant	33643	1346	11719	1827	8378	24.99
4	Michael Jordan	32292	1072	12192	581	7327	30.12
5	Dirk Nowitzki	31560	1522	11169	1982	7240	20.74
6	Wilt Chamberlain	31419	1045	12681	0	6057	30.07
7	Kevin Durant	28924	1061	9950	2031	6993	27.26
8	Shaquille O'Neal	28596	1207	11330	1	5935	23.69
9	Carmelo Anthony	28289	1260	10119	1731	6320	22.45
10	Moses Malone	27409	1329	9435	8	8531	20.62
11	Elvin Hayes	27313	1303	10976	5	5356	20.96
12	Hakeem Olajuwon	26946	1238	10749	25	5423	21.77
13	Oscar Robertson	26710	1040	9508	0	7694	25.68
14	Dominique Wilkins	26668	1074	9963	711	6031	24.83
15	Tim Duncan	26496	1392	10285	30	5896	19.03
16	Paul Pierce	26397	1343	8668	2143	6918	19.66
17	John Havlicek	26395	1270	10513	0	5369	20.78
18	Kevin Garnett	26071	1462	10505	174	4887	17.83
19	James Harden	25885	1072	7643	2940	7659	24.15
20	Vince Carter	25728	1541	9293	2290	4852	16.70
21	Alex English	25613	1193	10659	18	4277	21.47
22	Reggie Miller	25279	1389	8241	2560	6237	18.20
23	Russell Westbrook	25211	1162	9055	1273	5828	21.70
24	Jerry West	25192	932	9016	0	7160	27.03
25	Patrick Ewing	24815	1183	9702	19	5392	20.98
26	Ray Allen	24505	1300	8567	2973	4398	18.85
27	Allen Iverson	24368	914	8467	1059	6375	26.66
28	Charles Barkley	23757	1073	8435	538	6349	22.14
29	Stephen Curry	23668	956	8084	3747	3753	24.76

https://ja.wikipedia.org/wiki/NBA歴代通算得点一覧

と同じ結果が得られました。

PTS = (FGM * 2) + 3PM + FTMで計算出来ます。

PTS: 合計得点

G: 試合数

FGM: フィールドゴール数

3PM: 3Pゴール数

FTM: フリースローゴール数

Goldilocks Days

2024年7月6日土曜日

NBA通算得点ランキング

選手スタッツデータの集計

NBA選手の通算得点ランキング

選手でグループ化

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