NBAジャパンゲームに向けてロケッツ、ラプターズの両チームが日本入りしましたね。NBAも2019-20シーズン開始に向けて盛り上がってきました。
この記事は以下の記事の続きみたいなものですが、NBAのデータAPIを使って昨シーズンの渡邊雄太の全シュート（フリースローは除く）51本のデータを見てみたいと思います。
渡邊雄太のデータは昨シーズンのものですが、NBAって過去のゲームも含めてすごいデータがたくさん揃っているんですよね。かなり感心してます。
ちなみにこの記事は分析するのが目的ではなく、APIを使ったデータ取得方法を解説するのが主な目的です。コード中のIDを変更すれば、もちろん他の選手のデータも取得できます。
IDはNBAのスタッツのサイトに行くと取得できます。渡邊雄太とメンフィス・グリズリーズのIDは以下のURLの一部となっていることが分かると思います。
https://stats.nba.com/player/1629139/
https://stats.nba.com/team/1610612763/
以下がデータ取得用にRで書いたコードです。データは取得後にCSVファイルとなって保存されるはずです。その後はExcelなりなんなりで分析できるはずです*1。
if(!require(httr)) {
install.packages("httr")
library(httr)
}
if(!require(jsonlite)) {
install.packages("jsonlite")
library(jsonlite)
}
player_id <- "1629139"
team_id <- "1610612763"
season <- "2018-19"
url <- paste0("https://stats.nba.com/stats/shotchartdetail",
"?PlayerID=",
player_id,
"&Season=",
season,
"&SeasonType=Regular+Season",
"&TeamID=",
team_id,
"&ContextMeasure=",
"FGA",
"&AheadBehind=&ClutchTime=&ContextFilter=",
"&DateFrom=&DateTo=&EndPeriod=&EndRange=",
"&GameID=&GameSegment=&LastNGames=0&LeagueID=00",
"&Location=&Month=0&OpponentTeamID=0&Outcome=",
"&Period=0&PlayerPosition=&PointDiff=&Position=&RangeType=",
"&RookieYear=&Season=&SeasonSegment=&StartPeriod=&StartRange=",
"&VsConference=&VsDivision=")
httpResponse = GET(url, add_headers(Referer = "http://stats.nba.com"), accept_json())
res <- content(httpResponse)
col_names <- res$resultSets[[1]]$headers
num_rows <- length(res$resultSets[[1]]$rowSet)
df_shots <- data.frame()
for (i in 1:num_rows) {
arrayRow <- as.character(res$resultSets[[1]]$rowSet[[i]])
df <- as.data.frame(matrix(arrayRow, nrow = 1),
stringsAsFactors = FALSE)
colnames(df) <- col_names
df_shots <- rbind(df_shots, df)
}
file_name <- paste0(paste("NBA_Shots",
player_id,
team_id,
season,
"_"),
".csv")
write.csv(df_shots,
file = file_name,
row.names = FALSE)
せっかくなんで少しだけデータを見てみましょう。ちなみに同ファイルを以下にアップロードしておきましたので、生データを見たい人はそちらを参照して下さい。
github.com
2P vs 3P
2Pシュートを35本、3Pシュートを16本打ちました。決まった3Pシュートはわずか2本でした。
| SHOT_TYPE |
Attempt |
Made |
Pct |
| 2PT Field Goal |
35 |
13 |
0.37 |
| 3PT Field Goal |
16 |
2 |
0.12 |
シュートエリア
左側から放った17本のシュートの内、決まったのは1本だけでした。この本数で左側が苦手と結論はできないと思いますが、確かに渡邉のハイライトを思い出してみるとセンターか右側が多い気はします。
| SHOT_ZONE_AREA |
Attempt |
Made |
Pct |
| Center(C) |
27 |
11 |
0.41 |
| Left Side Center(LC) |
8 |
0 |
0.00 |
| Left Side(L) |
9 |
1 |
0.11 |
| Right Side Center(RC) |
3 |
2 |
0.67 |
| Right Side(R) |
4 |
1 |
0.25 |
こちらは以下のショットチャートからも明らかです。ちなみにこのチャートはballrという素晴らしいツールを使って得たものです。こちらのツールも同じAPIを利用していると思います。
シュートの種類
NBAのデータではかなり細かくシュートの種類がカテゴライズされているようです。Pullup Jump ShotとJump Shot両方があるということは、Jump Shotはキャッチアンドシュートであることが想像できます。
| SHOT_TYPE |
ACTION_TYPE |
Attempt |
Made |
Pct |
| 2PT Field Goal |
Cutting Finger Roll Layup Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Driving Dunk Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Driving Finger Roll Layup Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Driving Floating Bank Jump Shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Driving Floating Jump Shot |
2 |
1 |
0.50 |
| 2PT Field Goal |
Driving Hook Shot |
2 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Driving Layup Shot |
2 |
1 |
0.50 |
| 2PT Field Goal |
Dunk Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Fadeaway Jump Shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Floating Jump shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Jump Shot |
5 |
1 |
0.20 |
| 2PT Field Goal |
Pullup Jump shot |
5 |
2 |
0.40 |
| 2PT Field Goal |
Running Alley Oop Layup Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Running Jump Shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Running Layup Shot |
3 |
1 |
0.33 |
| 2PT Field Goal |
Tip Layup Shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Turnaround Fadeaway Bank Jump Shot |
1 |
1 |
1.00 |
| 2PT Field Goal |
Turnaround Fadeaway shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 2PT Field Goal |
Turnaround Jump Shot |
4 |
1 |
0.25 |
| 3PT Field Goal |
Jump Shot |
12 |
2 |
0.17 |
| 3PT Field Goal |
Pullup Jump shot |
1 |
0 |
0.00 |
| 3PT Field Goal |
Running Jump Shot |
2 |
0 |
0.00 |
| 3PT Field Goal |
Running Pull-Up Jump Shot |
1 |
0 |
0.00 |
渡邉のプレースタイルと役割を思えば当然ですが、キャッチアンドシュートの本数が一番多いですね。そして一番苦労しているのもここ。2019-20シーズンは向上した数値が見られると良いですね。
シュートの距離
上のチャートで明らかではありますが、ミドルレンジ、それより長い距離はかなり苦戦していますね。
| SHOT_DISTANCE (ft) |
Attempt |
Made |
Pct |
| 0 |
4 |
3 |
0.75 |
| 1 |
3 |
3 |
1.00 |
| 2 |
4 |
1 |
0.25 |
| 4 |
1 |
0 |
0.00 |
| 5 |
1 |
1 |
1.00 |
| 6 |
2 |
1 |
0.50 |
| 7 |
1 |
0 |
0.00 |
| 8 |
3 |
1 |
0.33 |
| 10 |
1 |
0 |
0.00 |
| 11 |
2 |
1 |
0.50 |
| 12 |
2 |
1 |
0.50 |
| 13 |
2 |
0 |
0.00 |
| 14 |
3 |
0 |
0.00 |
| 15 |
1 |
0 |
0.00 |
| 17 |
2 |
0 |
0.00 |
| 18 |
3 |
1 |
0.33 |
| 22 |
3 |
0 |
0.00 |
| 23 |
3 |
1 |
0.33 |
| 24 |
2 |
0 |
0.00 |
| 25 |
4 |
0 |
0.00 |
| 26 |
2 |
1 |
0.50 |
| 27 |
2 |
0 |
0.00 |
まとめ
あまり試していないのですが、APIをコールするときのパラメータをいじればもっと面白い情報が返ってくるかもしれません*2。
NBAで活躍する日本人選手も増えてきて、こういったデータを触りたい人も増えるかと思って記事を書いてみました。いや、増えろ。
こういう情報がBリーグでも利用できるようになるのはいつかなー。
追記 (2019.12.13)
NBA APIの仕様変更に併せてRのコードを変更しました。
![バスケットボールの戦い方 [ピック&ロールの視野と状況判断] (マルチアングル戦術図解)](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51tmnDkuLLL._SL160_.jpg "バスケットボールの戦い方 [ピック&ロールの視野と状況判断] (マルチアングル戦術図解)")