[R 야구 데이터] baseballr 패키지로 statcast 트래킹 데이터 분석
카테고리: R
태그: baseball, Baseball Savant, baseballr, R
Statcast란?
Statcast는 방대한 양의 최첨단 야구 트래킹 데이터이다. 메이저리그 야구장에 설치된 카메라와 레이더들로 경기장에서 벌어지는 투구와 타구, 주자의 움직임 야수의 움직임 등 다양한 플레이들을 정량 데이터로 남긴다. MLB 공식 사이트에서 Statcast를 소개하는 글을 확인할 수 있다.
라이브러리 설치
분석을 위한 초기 설정 명령어다. 필자는 baseballr 패키지를 다운 받아 Baseball Savant에서 제공되는 statcast 데이터를 다룰 것이다.
baseballr 패키지에 대한 reference는 아래 링크를 참조하자.
baseballr 홈페이지 링크
install.packages("Lahman")
install.packages("dplyr")
install.packages("baseballr")
install.packages("patchwork") #그래프를 이어붙이게 해주는 패키지다.
library(Lahman)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(baseballr)
library(patchwork)
이제 선수 개인의 statcast data를 찾아오자. statcast_search 함수로 원하는 선수의 원하는 시점 stacast를 불러올 수 있다.
이 때 선수 고유의 playerid를 알아야만 하는데, 이는 playerid_lookup 함수로 찾을 수 있다.
playerid_lookup("Ohtani")
mookie <- statcast_search(start_date = "2021-01-01",
end_date = "2021-12-31",
playerid = 605141,
player_type = 'batter')
altuve <- statcast_search(start_date = "2021-01-01",
end_date = "2021-12-31",
playerid = 514888,
player_type = 'batter')
vladimir <- statcast_search(start_date = "2021-01-01",
end_date = "2021-12-31",
playerid = 665489,
player_type = 'batter')
ohtani <- statcast_search(start_date = "2021-01-01",
end_date = "2021-12-31",
playerid = 660271,
player_type = 'pitcher')
statcast search 각 변수명에 대한 설명은 아래 링크를 통해 확인 가능하다.
Baseball Savant Statcast Search CSV Documentation
오타니 구종 구사율 파이차트
❓ 상황.
2021시즌 투수 오타니의 0-0count, full-count의 상황에서 구종 구사율 파이차트를 그려라.
💡 코드.
ohtani <- ohtani %>%
mutate(ballcount = case_when(balls==0&strikes==0~"0-0",
balls==1&strikes==0~"1-0",
balls==2&strikes==0~"2-0",
balls==3&strikes==0~"3-0",
balls==0&strikes==1~"0-1",
balls==1&strikes==1~"1-1",
balls==2&strikes==1~"2-1",
balls==3&strikes==1~"3-1",
balls==0&strikes==2~"0-2",
balls==1&strikes==2~"1-2",
balls==2&strikes==2~"2-2",
balls==3&strikes==2~"3-2"))
# 카운트를 인수로 입력하면 그 카운트의 구종 구사율 파이차트를 그려주는 함수
create_graph <-function(b,s) {
ohtani_bc <- ohtani %>%
filter(ballcount==paste0(b, "-", s)) %>% #함수 인수에 따라 조건문 바뀌도록
group_by(pitch_type) %>% #구종을 기준으로 그룹화
summarise(pitch_type_count=n()) #구종의 빈도를 계산
ggplot(ohtani_bc, aes(x='', y=pitch_type_count, fill=pitch_type)) +
geom_col(width=1) +
coord_polar('y') + #원그래프 만들기 위해 축을 y로
ggtitle(paste0(b,"-",s,"count")) + #그래프 제목
labs(fill = "pitch_type")
}
count00 <- create_graph(b=0,s=0)
count32 <- create_graph(b=3,s=2)
count00+count32 #양옆으로 이어붙이기
오타니 구종별 땅볼 창출률
❓ 상황.
2021시즌 투수 오타니의 구종별 땅볼 창출률을 구해보자.
가령 포심의 땅볼 창출률은 ‘땅볼로 연결된 포심 수/인플레이 타구로 연결된 포심 수’이다.
💡 코드.
ohtani_pitch_name <- ohtani %>%
filter(type=='X') %>% #인플레이 타구만 추출
group_by(pitch_name) %>% #구종별 그룹화
summarise(pitch_name_count = n()) #구종별 빈도
ohtani_ground <- ohtani %>%
filter(bb_type=='ground_ball') %>% #땅볼만 추출
group_by(pitch_name) %>% #구종별 그룹화
summarise(ground_pitch_name_count=n()) %>% #구종별 땅볼로 연결된 개수
left_join(ohtani_pitch_name, by=('pitch_name')) %>% #앞선 테이블과 결합
mutate(ground_product_rate=ground_pitch_name_count/pitch_name_count) %>% #땅볼 창출률 변수 추가
arrange(-ground_product_rate)
ohtani_ground
#결과
pitch_name ground_pitch_name_count pitch_name_count ground_product_rate
<chr> <int> <int> <dbl>
1 Split-Finger 34 52 0.654
2 4-Seam Fastball 66 129 0.512
3 Cutter 20 53 0.377
4 Slider 29 79 0.367
5 Curveball 1 10 0.1
#스플리터의 땅볼 창출능력이 가장 높고, 포심이 그 뒤를 잇고 있다.
#추가적으로, 오타니의 인플레이타구 중 그라운드볼의 비율을 확인해보니 0.464였다.
#즉 오타니의 높은 땅볼 비율에 스플리터가 크게 공헌하고 있음을 알 수 있다.
ohtani %>%
filter(type=='X') %>%
group_by(bb_type) %>%
summarise(bb_type_count=n()) %>%
mutate(total_count=sum(bb_type_count),rate=bb_type_count/total_count) %>%
arrange(-rate)
bb_type bb_type_count total_count rate
<chr> <int> <int> <dbl>
1 ground_ball 150 323 0.464
2 fly_ball 77 323 0.238
3 line_drive 72 323 0.223
4 popup 24 323 0.0743
무키 베츠 타구속도, 발사각 산점도
❓ 상황.
2021시즌 무키 베츠의 데이터를 이용하여 x축을 타구속도, y축을 발사각으로 하는 산점도를 그려보자.
모든 인플레이 타구를 데이터로 하고, 아웃된 타구는 세모 표시, 안타가 된 타구는 원 표시를 하자.
이 때 각 타구 결과별로 색깔을 달리 한다.
💡 코드.
mookie_events <- mookie %>%
as_tibble() %>%
filter(description=='hit_into_play') %>%
filter(events!='field_error', events!='fielders_choice_out', events!='double_play') #에러, 야수선택, 땅볼이 아닌 병살을 제외 %>%
mutate(result = ifelse(events=='single'|
events=='double'|
events=='triple'|
events=='home_run','hit','out')) #안타로 이어진 타구와 아웃 타구를 분류하기 위한 변수 추가
mookie_launch_events <- mookie_events %>%
#색깔은 타구 결과별로, 모양은 안타여부로
ggplot(aes(x=launch_speed, y=launch_angle, color=events, shape=result)) +
geom_point()
ggplotly(mookie_launch_events) #인터랙티브 그래프로 표현
무키 베츠 타구속도, 발사각 산점도(안타가 된 타구만)
❓ 상황.
2021시즌 무키 베츠의 데이터를 이용하여 x축을 타구속도, y축을 발사각으로 하는 산점도를 그려보자.
안타만 된 타구를 데이터로 한다.
💡 코드.
mookie_events2 <- mookie %>%
as_tibble() %>%
filter(description=='hit_into_play') %>%
filter(events!='field_error', events!='fielders_choice_out', events!='double_play') %>%
mutate(result = ifelse(events=='single'|
events=='double'|
events=='triple'|
events=='home_run','hit','out')) %>%
filter(result=='hit')
mookie_launch_events2 <- mookie_events2 %>%
ggplot(aes(x=launch_speed, y=launch_angle, color=events)) +
geom_point()
ggplotly(mookie_launch_events2)
홈런타구는 발사속도가 최소 95마일은 되어야 하고, 발사각은 25도~35도에서 형성되고 있음을 알 수 있다. 이보다 발사각이 살짝 낮으면 2루타 혹은 3루타로 연결이 된 것을 볼 수 있다.
무키 베츠 타구 종류에 따른 타구속도, 발사각 산점도
❓ 상황.
2021시즌 무키 베츠의 데이터를 이용하여 x축을 타구속도, y축을 발사각으로 하는 산점도를 그려보자.
이 때 타구 종류(팝업, 라인드라이브, 플라이볼, 그라운드볼)를 대상 데이터로 한다.
💡 코드.
mookie_bbtype <- mookie %>%
as_tibble() %>%
filter(type=='X')
mookie_launch_bbtype <- mookie_bbtype %>%
ggplot(aes(x=launch_speed, y=launch_angle, color=bb_type)) +
geom_point()
ggplotly(mookie_launch_bbtype)
무키 베츠 타구 좌표 산점도
❓ 상황.
2021시즌 무키베츠의 타구 좌표를 산점도로 그리고, 타구 결과에 따라 색깔을 달리 하라.
💡 코드.
#타구좌표는 hc_x, hc_y변수에 저장되어 있다.
mookie_hit <- mookie %>%
filter(type=='X') %>%
filter(events!='field_error', events!='fielders_choice_out', events!='double_play')
mookie_location<-mookie_hit %>%
ggplot(aes(x=hc_x,y=hc_y,color=events)) +
geom_point()
ggplotly(mookie_location)
야구장이 뒤집힌 모양이다.
블게주 히팅 존 시각화
❓ 상황.
2021시즌 블라디미르 게레로 주니어의 단타,2루타,3루타,홈런 별 히팅 존을 산점도로 그려라.
이 때 구종별로 색깔을 달리한다.
💡 코드.
#분석에 앞서 2021시즌 블라디미르의 스트라이크 존을 어림잡기 위해 선행작업을 했다.
#스트라이크 볼 여부에 따라 색깔을 나누어 산점도를 찍고, 존이 대강 어떻게 형성되는지 알아보았다.
vladimir %>%
filter(description=='called_strike'|
description=='ball') %>%
ggplot(aes(x=plate_x, y=plate_z, color=description)) +
geom_point() +
annotate(
geom='rect',
xmin=1,
xmax=-1,
ymin=1.48,
ymax=3.3,
color='white',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
coord_fixed()
#존을 알아냈으니 본격적으로 분석을 해보자
vladimir <- read.csv("vladimir.csv",fileEncoding = "UCS-2LE") %>%
as_tibble()
vladimir %>%
filter(events=='single'|
events=='double'|
events=='triple'|
events=='home_run') %>%
ggplot(aes(x=plate_x, y=plate_z, color=pitch_name)) +
geom_point() +
annotate(
geom='rect',
xmin=1,
xmax=-1,
ymin=1.48,
ymax=3.3,
color='white',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
facet_grid(~events) +
coord_fixed()
블게주 헛스윙 존 시각화
❓ 상황.
2021시즌 블게주의 헛스윙한 공을 스트라이크 존 상에 산점도로 찍어 나타내고, 구종별로 색깔을 달리하여 나타내라.
이 때 좌투 우투를 구분하여 만든다.
💡 코드.
vladimir %>%
filter(description=='swinging_strike') %>%
ggplot(aes(x=plate_x, y=plate_z, color=pitch_name)) +
geom_point() +
annotate(
geom='rect',
xmin=1,
xmax=-1,
ymin=1.48,
ymax=3.3,
color='white',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
facet_grid(~p_throws)
coord_fixed()
하이패스트볼, 우투수의 바깥쪽으로 흘러나가는 슬라이더, 좌투수의 멀어지는 체인지업에 약한 것을 확인할 수 있다.
블게주 3-0 적극성 확인
❓ 상황.
블게주는 3-0카운트에서도 스윙을 거침없이 하는 스타일인지를 알아보자.
비교를 위해 알투베, 무키 베츠의 스타일도 알아보자.
💡 코드.
vladimir %>%
filter(balls==3&strikes==0) %>% #3-0카운트인 경우만 추출
#볼, 사구, 루킹스트라이크, 바운드볼의 경우 no_swing으로, 스윙한 경우 swing으로 하는 변수 생성
mutate(swing=ifelse(description=='ball'|
description=='hit_by_pitch'|
description=='blocked_ball'|
description=='called_strike', 'no_swing', 'swing')) %>%
ggplot(aes(x=plate_x, y=plate_z, color=swing)) +
geom_point() +
annotate(
geom='rect',
xmin=1,
xmax=-1,
ymin=1.48,
ymax=3.3,
color='white',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
coord_fixed()
밑에 나올 베츠와 알투베와 비교할 수 없을 정도로 적극성을 보여준다.
느린 구속 vs 빠른 구속, 배럴타구 비교
❓ 상황.
‘느린 공은 치기 쉬울까?’라는 의문에서 출발하여
‘구속이 느린 패스트볼과 구속이 빠른 패스트볼 중 무엇이 정타가 나오기 쉬울까?’라는 의문을 품게 되었다.
2021시즌 블게주의 데이터를 가져와서 패스트볼을
총 5가지 구간(88마일 이하, 89~91마일, 92~94마일, 95~97마일, 98마일 이상)으로 나누고,
이에 따른 발사각, 타구속도 산점도를 그려라.
이 때 배럴타구가 나오는 존을 산점도 그래프 위에 얹어 그려라.
💡 코드.
vladimir_ff_launch <- vladimir %>%
filter(pitch_type=='FF' & description=='hit_into_play') %>%
mutate(speed = case_when(release_speed>=98~"98~",
release_speed>=95&release_speed<98~"95~97",
release_speed>=92&release_speed<95~"92~94",
release_speed>=89&release_speed<92~"89~91",
release_speed<89~"~88"))
vladimir_ff_launch %>%
ggplot(aes(x=launch_speed, y=launch_angle)) +
geom_point() +
#배럴타구
annotate(
geom='rect',
xmin=98,
xmax=120,
ymin=26,
ymax=30,
color='red',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
#배럴타구의 하위버전
annotate(
geom='rect',
xmin=94,
xmax=120,
ymin=23,
ymax=35,
color='green',
alpha=.1,
linetype='dashed'
) +
facet_grid(~speed)
공이 마냥 느리다고 하여 배럴타구, 즉 정타가 많이 나오는 건 아니다. 88마일 이하 패스트볼 중에 배럴타구는 커녕 하위 배럴타구 존에 들어온 타구는 한 개도 없었다. 오히려 패스트볼 평균 구속 혹은 그 이상은 되어야 배럴타구 존에 데이터가 몰리는 것을 확인할 수 있다. 물론 이는 한 선수만의 데이터로 분석한 것이기에, 다른 선수들의 데이터까지 종합적으로 확인할 필요가 크다.