ラグビーはポジションも個性があって面白いです。
身長とポジションの相関図
今回は身長とポジションの相関図を見ることにします。
やたらでかい相関図になってしまいました。 複数ポジションを担当できる選手がいたので、あえてサイズも大きくしてます。 下記の記事を参考にさせていただいてます。 Jupyter + Matplotlib > Figureのサイズを拡大する | 字のぼやけを緩和する - Qiita
とはいえ、「Hooker,No.8」というケースではHookerとNo.8とレコードを2行にしたいと思います。
new_data = pd.DataFrame() for index, row in data.iterrows(): values = [] for column in data.columns: values.append(row[column]) series = pd.Series(values, index=data.columns) for position in str(row['Position']).split(','): copy_series = series.copy() copy_series['Position'] = str.strip(position) new_data = new_data.append(copy_series, ignore_index = True) new_data.describe()
処理が重いので、おいおい工夫が必要。
スッキリしました。
箱ひげ図
ここまで来て散布図ばかりしか使ったことがない（使えない）ので箱ひげ図を使ってみます。
散布図だと、値の散らばりはわかるものの、どのあたりが平均なのかはよくわかりません。
箱ひげ図が良いかと。
new_data.boxplot(column='Height',by='Position',figsize=(15,5))
ロック
結果はラグビーファンの方々からするとみるまでもないことだったかと思います。
身長はロックがやはり高くなります。
ロックというポジションはスクラムで２列目に位置します。
ラインアウトでボールを受け取るポジションになりますので、背が高い方が有利とされます。
ロックといえば、漫画「ALL OUT」のイワシこと石清水のポジションでした。
その中でも210を超える選手がいます。
そんなトールマンは一体、誰なのか？
リチャード＝メトカフェ。イングランドの選手です。代表としては9試合。少し物足りないか。
さらにロックの選手を掘り下げてみます。
ロックの平均身長は194cm。ちなみに全体平均は、185cmです。
試合数が多い順で表示してみます。
temp = new_data.query('Position == "Lock"') temp = temp.sort_values('Mat', ascending=False) temp.head(10)
DataFrameのheadに引数渡せば、任意の行数を取得できることを初めて知りました。
全体的に190-200の選手がズラリ。
203cm 119kgで勝率90%と驚異的なのはサム・ホワイトロック。ニュージーランドの選手ですね。
ちょうど、ニュージーランド代表とアイルランド代表の試合を見ていたのですが、いつの間にか出場していました。（え？）
日本では大野均が98試合を記録しています。この98試合は日本代表としては最多キャップ数です。
