Pythonと皐月賞の過去20年のデータで遊ぼう【株式会社ライトコード】

弊社エンジニアの記事になります。

データ準備

データはプライベートで使っている競馬DBからとってきてまとめました。
皐月賞に出た馬、皐月賞に出た馬のそれまでのレースを準備して、比較用に2023年の芝中距離（1600m〜2400m）の全レースのデータも用意しました。
さて、データを見ていきますがまずは...

df = pd.read_csv('satsuki_data_2004_2023.csv')
total_df = pd.read_csv('total_data_2023.csv')
satsuki = df[df.racename == "皐月賞"].copy()
satsuki.place.value_counts()

satsuki.drop(satsuki[satsuki.place == "東京"].index, inplace=True)
df.drop(df[(df.place=="東京") & (df.racename == "皐月賞")].index, inplace=True)

人気別成績

人気をすこしまとめたカテゴリ値にして集計してみます。競馬予想記事でよく出てくるようなやつですね。

satsuki["popularity_cat"] = satsuki.tanshou_odds_rank.map(
    lambda x: " 1番人気" if x == 1 else " 2~3番人気" if x <= 3 else " 4~6番人気" if x <= 6
        else " 7~10番人気" if x <= 10 else "11番人気~"
)
satsuki.groupby('popularity_cat')[[
    "is_win", "is_win_fukushou", "tanshou_result", "fukushou_result"
]].mean().style.background_gradient()

上位人気、特に3番人気までが強いようですが7〜10番人気の中穴もなかなか高い値です。
どのような馬が穴を開けたのか見てみましょう。

satsuki[(satsuki.popularity_cat == " 7~10番人気") & (satsuki.is_win_fukushou)][[
    "date", "umaname", "tanshou_odds_rank", "tanshou_odds", "result"
]]

satsuki[(satsuki.popularity_cat == "11番人気~") & (satsuki.is_win_fukushou)][[
    "date", "umaname", "tanshou_odds_rank", "tanshou_odds", "result"
]]

2023年の芝中距離全体での集計と比較してみましょう。

total_df.groupby('popularity_cat')[[
    "is_win", "is_win_fukushou", "tanshou_result", "fukushou_result"
]].mean().style.background_gradient()

枠番別成績

皐月賞ともなると毎年ほぼフルゲートなので、頭数を気にせずに枠番別成績を見ることができます。
人気別成績と同じように集計してみます。

satsuki.groupby('wakuban')[[
    "is_win", "is_win_fukushou", "tanshou_result", "fukushou_result"
]].mean().style.background_gradient()

…

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