「Stephen Curryはどれだけ驚異的か？」NBAloveRパッケージを用いたNBAデータ分析

ここ数年、王者に君臨するGolden State Warriorsを率いるスーパースターStephen Curryがどれほどすごいのかというのをたらたらと書くだけの記事です。
 
分析には先日から公開しているNBAloveRという名前のパッケージを用いましたので興味があればご覧下さい。

https://github.com/koki25ando/NBAloveR

# 分析準備

```{r}
# devtools::install_github("koki25ando/NBAloveR") 
library(NBAloveR)
library(tidyverse)
```

# 選手紹介 Stephen Curry

```{r}
Players <- getPlayers()
Players %>% 
  filter(Player == "Stephen Curry" & Year == 2018)
```

```{r}
     V1        Player Pos  HT  WT Age Teams GP YOS Pre-Draft Team      Draft Status   Nationality Year RookieYear
1 20862 Stephen Curry   G 6-3 190  29   GSW 51   8       Davidson 2009 Rnd 1 Pick 7 United States 2018       2010
```

デイビッドソン大学出身のStephen Curryは、データが示す通り、2010年のドラフト一巡目7位に指名された選手です。

```{r}
getStatsSummary(Name="Stephen Curry")
```

```{r}
  Season Age Tm  Lg Pos   G  GS   MP  FG  FGA   FG%  3P 3PA   3P%  2P 2PA   2P% eFG%  FT FTA   FT% ORB DRB TRB AST STL BLK TOV  PF  PTS
1 Career  NA    NBA     652 646 34.4 8.1 16.9 0.478 3.5 7.9 0.437 4.6   9 0.514 0.58 3.7 4.1 0.904 0.7 3.7 4.5 6.7 1.8 0.2 3.1 2.5 23.3
```

キャリアでは652試合をこなしていて、驚異的なのは何と言っても3ポイントに関する記録です。キャリア平均は、上記のデータ出力が提示するように、1試合3.5本、成功率は約43.7%です。

http://www.espn.com/nba/player/_/id/3975

```{r}
three_made_season<- getLeaders(stats_type="3PM", range="Single Season")
head(three_made_season, 10)
```

```{r}
   Rank        Player X3P  Season
1    1. Stephen Curry 402 2015-16
2    2. Stephen Curry 324 2016-17
3    3. Stephen Curry 286 2014-15
4    4. Klay Thompson 276 2015-16
5    5. Stephen Curry 272 2012-13
6    6.    Ray Allen* 269 2005-06
7    7. Klay Thompson 268 2016-17
8    8.  Dennis Scott 267 1995-96
9    9.  James Harden 265 2017-18
10  10.  James Harden 262 2016-17
```

ちなみに、1シーズンでの3ポイント成功記録のTop10のうちBest1~3, 4位を独占するという恐ろしさです。笑

```{r}
three_made_season$Rank <- three_made_season$Rank %>% 
  str_remove("\\.") %>% 
  as.numeric()
head(three_made_season, 10) %>% 
  ggplot(aes(Rank, X3P, fill = Player,
             label=X3P)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_label(show.legend = F) +
  labs(y="Number of 3-point made", x="",
       title = "Top 10 3-point record in a single season")
```

![3point.jpeg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/83838/bafd2151-dee6-e3a3-979f-f19125a156b4.jpeg)

1シーズンで402本は驚異的すぎですね笑

https://youtu.be/ZQl2qdHl_vw

Dawkinsが総集編を出してますね。笑 Part4まであるので時間がある人は見てみてください。

# キャリア全体での比較

ここまでは、1シーズンでのスタッツを比較してきたので、ここからは、キャリア全体では歴代で彼が現在どの位置にランクしているのか、さらには、最終的にはいつ現在歴代最高のシューターを追い越すことができるのかまで、みていきたいと思います。

```{r}
three_made_career <- getLeaders(stats_type="3PM", range="Career")
head(three_made_career, 10)
```

```{r}
   Rank         Player  X3P
1     1     Ray Allen* 2973
2     2 Reggie Miller* 2560
3     3    Jason Terry 2282
4     4    Kyle Korver 2271
5     5  Stephen Curry 2262
6     6 Jamal Crawford 2177
7     7   Vince Carter 2158
8     8    Paul Pierce 2143
9     9    Jason Kidd* 1988
10   10    Joe Johnson 1978
```

```{r}
head(three_made_career, 10) %>% 
  ggplot(aes(reorder(Player, X3P), X3P, fill = Player,
             label=X3P)) +
  geom_bar(stat = "identity", show.legend = F) +
  geom_label(show.legend = F) +
  labs(y="Number of 3-point made", x="",
       title = "Top 10 Career 3-point Record") +
  coord_flip()
```

![career3point.jpeg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/83838/d9cf86b4-2020-8553-d20b-45bb1e88aaef.jpeg)

上にはまだ、4選手いますね。歴代最高はキャリアで2973本決めている誰でも知っているレジェンド、Ray Allen。

https://youtu.be/aOuIuDprZZo

Reggie Millerの記録を抜いたレイカーズ戦を覚えている人も結構多いのでは。NHKのBSで放送されたのを兄弟と観たのを今でも覚えています。懐かしい。

```{r}
best_shooters <- head(three_made_career, 10)$Player %>% 
  str_remove("\\*")

best_shooters_summary <- Players %>% 
  filter(Player %in% best_shooters)
best_shooters_rec <- best_shooters_summary %>% 
  group_by(Player) %>% 
  mutate(max_year = max(Year)) %>% 
  filter(Year==max_year)
top10_3pointers <- best_shooters_rec[, c("Player", "Year", "RookieYear", "YOS")] %>% 
  arrange(desc(YOS))
top10_3pointers
```

```{r}
# A tibble: 10 x 4
# Groups:   Player [10]
   Player          Year RookieYear   YOS
   <chr>          <int>      <int> <int>
 1 Vince Carter    2018       1999    19
 2 Jason Kidd      2013       1995    18
 3 Paul Pierce     2017       1999    18
 4 Jason Terry     2018       2000    18
 5 Reggie Miller   2005       1988    17
 6 Ray Allen       2014       1997    17
 7 Jamal Crawford  2018       2001    17
 8 Joe Johnson     2018       2002    16
 9 Kyle Korver     2018       2004    14
10 Stephen Curry   2018       2010     8
```

ここで現段階での歴代10人の名前、ルーキーシーズン、キャリアアクティブ年数などのデータを用意しました。ちなみに、ここからも分かりますがStephen Curryはキャリア年数が8年しかないにも関わらず、ランキング入りしていますね。

```{r}
data_list = list()

for (i in 1:10){
  # paste(top10_3pointers$Player[i], top10_3pointers$RookieYear[i], top10_3pointers$YOS[i]) %>% 
  #   print()
  data_list[[i]] <- NBAloveR::getStatsPerGame(Player = top10_3pointers$Player[i], season = top10_3pointers$RookieYear[i], span=top10_3pointers$YOS[i])
  data_list[[i]]$Player = top10_3pointers$Player[i]
}

stats_per_game <- do.call(rbind, data_list)

p <- stats_per_game %>% 
  filter(GS != "Did Not Play" & GS != "Inactive" & GS != "Did Not Dress") %>% #ロスター入りしていないorプレイ時間が0の試合を除去
  group_by(Player) %>% 
  mutate(num = 1) %>% 
  mutate(GameNum = cumsum(num), career_3PM = cumsum(X3P)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot() +
  geom_line(aes(x=GameNum, y=career_3PM, group=Player, colour=Player,
                text = paste0(
                  "Name: ", Player,
                  "<br>3PM: ", career_3PM,
                  "<br>Games Played: ", GameNum
                ))) +
  labs(title = "Top 10 Best Career 3-Point Records", y = "Number of 3-Point Made") +
  theme_minimal()
plotly::ggplotly(p, tooltip="text")
```

![](https://cl.ly/93ba1e1a2e7e/Screen%2520Recording%25202019-01-05%2520at%252004.30%2520PM.gif)

とりあえず...一人だけ、規格外に傾きがおかしい模様です。
上記のプロットは次のリンクからもみることができます。
(http://rpubs.com/koki25ando/ThreePointRecords)

**ちなみに、上記のプロットにはシーズン中であるため2018-19シーズンのデータは含まれていません。**

# いつ歴代一位になりそうか

では分析の締めくくりとして、いつ頃彼がRay Allenの記録である、2,973本を達成するのか見てみます。

```{r}
sc30 <- stats_per_game %>% 
  filter(GS != "Did Not Play" & GS != "Inactive" & GS != "Did Not Dress" & Player == "Stephen Curry") %>% #ロスター入りしていないorプレイ時間が0の試合を除去
  group_by(Player) %>% 
  mutate(num = 1) %>% 
  mutate(GameNum = cumsum(num), career_3PM = cumsum(X3P)) %>% 
  ungroup()

diff <- 2973-max(sc30$career_3PM)
print(paste0(diff, "本決めれば歴代記録に並ぶ"))
```

```{r}
[1] "844本決めれば歴代記録に並ぶ"
```

残り845本決めれば良いわけですね。
なので、なんとなくキリの良い、直近100試合の1試合あたりの平均3ポイント成功数を求めて、そこから具体的な日付を求める。という方向で求めます。

```{r}
latest100_games_sc30 <- tail(sc30, 100) #直近100試合
avg_3pm <- mean(as.numeric(latest100_games_sc30$X3P))
print(paste0("直近100試合では1試合平均", avg_3pm, "本決めている"))
```

```{r}
[1] "直近100試合では1試合平均4.23本決めている"
```

```{r}
days_left = diff/avg_3pm+1
print(paste0(days_left, "試合後に新記録樹立！"))
```

```{r}
[1] "200.52718試合後に新記録樹立！"
```

レギュラーシーズン82試合、さらにはプレーオフも含めると100試合くらいになったりして予想が難しいです。ただレギュラーシーズンでの欠場する場合なども考慮して、この際1シーズン82試合とカウントすることにします。
よって...

```{r}
seasons_left <- days_left/82
print(paste0(seasons_left, "シーズン後に新記録達成予定"))
```

```{r}
[1] "2.44545349708816シーズン後に新記録達成予定"
```

ということで、およそ、2.45シーズン後に彼は歴代最高記録を抜くだろう、という結果になりました。
このデータの最後が昨シーズンの終わりからなので、

**2020-21シーズンのオールスターの前あたり**という結果です。

![superteam.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/83838/e1f1a79b-72d6-3866-93c1-e961414742df.jpeg)

## 利用した機能

+ getPlayers(): 歴代のNBAプレイヤーのデータセットを取得する。ポジションやサイズ、出身カレッジ、国籍など様々なデータを一覧できる。
+ getStatsSummary(Name): 任意のプレイヤーのキャリアスタッツサマリーデータの取得。
+ getLeaders(stats_type, range): 任意のスタッツのスタッツリーダーなどを取得できる。期間などを、1シーズンやキャリアなどに設定できる。
+ getStatsPerGame(Player, season, span):  任意のプレイヤーの試合毎のスタッツを所得できる。


# 結論

自分で作ったパッケージを使ってみて改めて、足りない部分などに気付けた。今までは足し算的に機能追加を行ってきたけが、少し方向修正が必要だと気付かされた。
NBA観戦は、自分のライフワークになっているので今後とも少しずつアップデートしていきます。NBA好きな人とかに使ってもらって意見などをいただきたいです。

以上。