커리까지

선수별로 SVM은 나중에 구해보고 원래대로 한국에서 경기수와 승률 상위 20%와 하위 20%의 스탯을 뽑아 승패를 학습하기 throw_df = pd.read_csv('률lus_win_lose_2.csv') top20 = throw_df.sort_values(['승률','경기수'], ascending=False).reset_index(drop=True)[:20] bottom20 = throw_df.sort_values(['승률','경기수'], ascending=False).reset_index(drop=True)[-20:] display(top20) display(bottom20) 단순히 승률로만 본다면 1경기 뛰고 이기면 100%여서..

그럼 구종이 다양하면서 단타 비율이 높고 키가 크면서 결정구를 가지고 커맨드가 좋은 선수를 뽑으면 되겠다. 그동안에 방출안된 선수들의 기록을 살펴보자. BABIP이 낮고, WAR이 높고, SwStr과 Swing이 높고 GB,FB,IFFB도 높은 순으로 찾아봐야겠다. 거기에 구종의 개수를 추가하자. 물론 세이브와 안타, 홈런, ERA도 고려해야 한다. kbo타자들이 어떤 공에 취약한지 찾아보고 그 공을 자주 던지는 선수를 찾아보자. 외국인스탯캐스터.groupby(['pitcher_name','pitch_name']).agg({'pitch_name':'count'}) 이렇게 그동안의 구종을 종합해보았다. 외국인스탯캐스터.groupby(['pit..

만들었던 csv 불러오기 외국인역대성적 = pd.read_csv('kbo_yearly_foreigners_2011_2018_추가분.csv',encoding='utf-8-sig',engine='python',sep=',') 외국인역대성적.head() 지난번에 승_패를 저장했던 파일을 다시 불러온다. 그러면 이렇게 정상적으로 불러와진다. 현재 승,패가 같이 붙어있으니 따로 나눠서 승,패로 새로운 컬럼으로 넣어주자. 외국인역대성적['승'] = 외국인역대성적['2011년_승_패'].apply(lambda x:str(x).split(' ')[0]) 외국인역대성적['패'] = 외국인역대성적['2..

데이콘 - KBO 외국인 투수 스카우팅 최적화 경진대회 [연습] 데이터 불러오기 import pandas as pd 외국인역대성적 = pd.read_csv('kbo_yearly_foreigners_2011_2018.csv') 외국인메이저성적 = pd.read_csv('fangraphs_foreigners_2011_2018.csv') 외국인스탯캐스터 = pd.read_csv('baseball_savant_foreigners_2011_2018.csv') 신규외국인성적 = pd.read_csv('fangraphs_foreigners_2019.csv') 신규외국인스텟캐스터 = pd.read_csv('baseball_savant_foreigners_..