大リーグのデータ革命を見える化する(ホームランが3年で5割弱も増えた！)

##0.結論
ホームランになる打球は、打球速度165km/h、角度27～28度が平均的。
Statcastの導入により、ホームランになる打球速度、角度が分かったことで、大リーグのホームラン数は３年で５割弱も増えた。
2014年:4,186本⇒2017年:6,105本
![20.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/541a2545-93cb-eac4-74d5-13534c88e455.png)


##１．前口上
お題は客寄せパンダ的に大げさです。
でも、Pythonやpandasを使うと、データさえあれば、見える化が簡単にできるというのは意外でした。
そういった意味で、Pythonを学ぼうと思う人が一人でも増えれば嬉しいです。

##２．本日の　お題
今回は、大リーグのデータ革命、いわゆるフライボール革命を可視化しようという試みです。

以前、NHKの「スポーツ・イノベーション」でフライボール革命が取り上げられていて、感銘を受けました。
http://www4.nhk.or.jp/P4402/
https://www.nhk.or.jp/sports-story/detail/20180228_2507.html

本当に良い番組で、データ分析の大切さを認識しました。
根性や精神論もキライではないですが、やっぱり、データを基に語りたいですよね。

フライボール革命は、大リーグでStatcastという装置が導入され、打球速度や打球角度が分かったことから、打者スイングが変わり、ホームランが大量生産されるようになったことと、僕は認識している。

年間ホームラン数は2014年に4,186本だったのが、2015年には4,910本、2016年には5,611本、そして、2017年には、なんと、6,105本。
わずか３年で2,000本近く、率にして46%も増えたのだから、驚き以外の何物でもない。

NHKの「スポーツ・イノベーション」によれば、時速158キロ以上、角度30度前後の、いわゆる「バレルゾーン」に収まる打球は、高い確率でホームランになるらしい。

ということで、番組は素晴らしかったのですが、疑い深い自分としては、本当かな、という気持ちもあり、自分で検証してみたかった。

##２．準備
データですが、大リーグのデータなので、Baseball Savantを使わせてもらいました。Statcastを使ったデータが使えるのが嬉しいです。
https://baseballsavant.mlb.com/

さて、データを準備したら、最近、お気に入りのGoogle Colaboratoryを使おう。データをアップロードして、見える化を開始しよう。

ファイル名は「シーズン（年）H.csv」、つまり2017年のシーズンならば、2017H.csvとして、用意した。

```
from google.colab import files
upload=files.upload()
```

##３．pandasを使おう
今回は、打球速度'launch_speed'と打球角度'launch_angle'だけを使う。

```
import pandas as pd

df2017=pd.read_csv('2017H.csv')
df2017=df2017[['launch_speed','launch_angle']]
print(df2017.shape)
df2017.head()
```

![21.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/14a08b17-164c-f17b-ed31-15e348cf9265.png)

2017年のホームラン数が6,105本であることが分かる。

基本統計量を見てみよう。
これだけで、ホームランになる打球速度と角度が、大体、分る。
打球速度はマイル表示なので、気をつけてね。

```
df2017.describe()
```

![22.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/5672334f-668c-45f8-8e2f-f863ac34a7da.png)

##４．見える化
基本統計量で、概略は分ったが、matplotlibで見える化してみよう。
まずは、打球速度。

![23.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/df3b7ad3-04f8-d518-b2cd-d72a01db5088.png)

それから、角度。

![24.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/02022dbb-d890-9252-b8b6-3d8ed59d13b4.png)

両者とも、平均を中心に、ほぼ山型。
強いて言えば、角度の方が、左側に裾野が長い。高く上がり過ぎても、打球に勢いがあれば、ホームランになるということなのだろう。

##５．参考
Statcastは2015年より導入されており、前述のBaseball Savantでも2015年以降の打球速度と角度はデータが取れた。

先ほどの結果が2017年に特有なものかどうかを見るために、2015年、2016年についても同様の作業を行ったので、結果だけ、記載しておく。

2015年
基本統計量
![25.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/6ca50634-43b5-194d-e788-caaa5b792c09.png)

打球速度
![26.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/09eee4eb-e73a-d6d1-cd80-29b367c05013.png)

打球角度
![27.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/6226a5b0-3060-4fdb-215b-6fb6d2496ebc.png)

2016年
基本統計量
![28.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/e9490967-7107-c642-2466-9b68ce403290.png)

打球速度
![29.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/567d3c43-b320-c4e5-b4d9-bd4e18d10c07.png)

打球角度
![30.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/76072/05261b71-9062-9be2-35e1-2d5881e0871f.png)

3年(2015~2017年)とも、ほぼ同じような結果だ。

##６．最後に
ホームランになる打球速度と角度が分かったことで、大リーグの打者は筋トレをし、アッパー・スイングで打つようになった。

その結果、ホームラン数が「たった３年で５割弱も増えた」。
実に、驚くべきことだ。
データ分析って、スゴイよね。

最後に、フライボール革命を教えてくれたNHKさんに感謝したい。
受信料を真面目に払っているので、これからも、情緒的ではない、役に立つ番組を創ってください。お願いします。