【pybaseball基礎編⑦】投球単位のデータ取得

記事のシリーズ

pybaseball基礎編① pybaseballのライブラリの概要とインストール
pybaseball基礎編② シーズン単位のデータ取得
pybaseball基礎編③ 試合単位のデータ取得
pybaseball基礎編④ 打席単位のデータ取得
pybaseball基礎編⑤ 1球単位のデータ取得
pybaseball基礎編⑥ 打球単位のデータ取得
pybaseball基礎編⑦ 投球単位のデータ取得【本記事】

はじめに

これまでのシリーズでは、pybaseballの基本、シーズン・試合・打席単位のデータ取得、1球単位のデータ、打球データを順番に見てきました。

今回は、投手が投げた1球ごとの投球データを詳しく見ていきます。

Statcastでは、球種や球速だけでなく、回転数、リリース位置、ホームプレート付近の位置、変化量に関係する値など、投球を分析するための情報を確認できます。

この記事ではGoogle Colabを使い、pybaseball でデータを取得して、次のような分析を行います。

球種ごとの投球数と平均球速
回転数やリリース位置の確認
投球位置の散布図
特定投手の投球データの抽出
欠損値やデータの扱い方

コードは短い期間のデータから始め、実行結果を確認しながら進めます。

1. 「投球単位」とは？

Statcastのデータは、基本的に1球につき1行で構成されています。pybaseballの公式ドキュメントでも、statcast() がクエリ対象の各投球について1行ずつ返すと説明されています。

例えば、1打席が5球で終わった場合、その打席には最大5行の投球データがあります。

1打席
 ├─ 1球目：フォーシーム
 ├─ 2球目：スライダー
 ├─ 3球目：ボール
 ├─ 4球目：ファウル
 └─ 5球目：三振

投球単位の分析では、打席の結果だけでなく、その1球がどんな球だったのかに注目します。

2. Statcastデータを取得する

まずは1日分のデータを取得します。

from pybaseball import statcast

game_data = statcast(
    start_dt="2025-06-16",
    end_dt="2025-06-16"
)

display(game_data.head())

出力結果

index	pitch_type	game_date	release_speed	release_pos_x	release_pos_z	player_name	batter	pitcher	events	description	spin_dir	spin_rate_deprecated	break_angle_deprecated	break_length_deprecated	zone	des	game_type	stand	p_throws	home_team
1411	FF	2025-06-16 00:00:00	93.5	-2.44	5.35	Yates, Kirby	642180	489446	field_out	hit_into_play	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	2	Tyler Wade pops out to third baseman Max Muncy.	R	L	R	LAD
1467	FS	2025-06-16 00:00:00	86.7	-2.47	5.17	Yates, Kirby	642180	489446	NaN	called_strike	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	13	NaN	R	L	R	LAD
1550	FF	2025-06-16 00:00:00	93.0	-2.46	5.21	Yates, Kirby	642180	489446	NaN	foul	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	3	NaN	R	L	R	LAD
1570	FS	2025-06-16 00:00:00	85.9	-2.39	5.18	Yates, Kirby	578428	489446	field_out	hit_into_play	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	9	Jose Iglesias lines out to shortstop Mookie Betts.	R	R	R	LAD
1650	FF	2025-06-16 00:00:00	93.4	-2.35	5.38	Yates, Kirby	578428	489446	NaN	foul	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	11	NaN	R	R	R	LAD

start_dt と end_dt は、取得する期間の開始日と終了日です。日付は YYYY-MM-DD 形式で指定します。

3. 投球データに使う主な列

投球分析でよく使う列を抜き出してみましょう。

pitch_columns = [
    "game_date",
    "game_pk",
    "inning",
    "at_bat_number",
    "pitch_number",
    "pitcher",
    "batter",
    "pitch_type",
    "pitch_name",
    "release_speed",
    "release_spin_rate",
    "spin_axis",
    "release_pos_x",
    "release_pos_z",
    "release_extension",
    "pfx_x",
    "pfx_z",
    "plate_x",
    "plate_z",
    "balls",
    "strikes",
    "description",
    "events"
]

available_columns = [
    col for col in pitch_columns
    if col in game_data.columns
]

display(game_data[available_columns].head(20))

列名はデータ仕様や取得データの時期によって変わる可能性があるため、available_columns のように存在する列を確認してから選ぶと、列が見つからない場合のエラーを防ぎやすくなります。

出力結果

index	game_date	game_pk	inning	at_bat_number	pitch_number	pitcher	batter	pitch_type	pitch_name	release_speed	release_spin_rate	spin_axis	release_pos_x	release_pos_z	release_extension	pfx_x	pfx_z	plate_x	plate_z	balls
1411	2025-06-16 00:00:00	777490	9	73	3	489446	642180	FF	4-Seam Fastball	93.5	2309	229	-2.44	5.35	6.1	-0.96	1.28	-0.1236243215667922	3.256601567619987	0
1467	2025-06-16 00:00:00	777490	9	73	2	489446	642180	FS	Split-Finger	86.7	1351	257	-2.47	5.17	6.0	-0.97	0.87	-0.2766508753703635	1.350055118752824	0
1550	2025-06-16 00:00:00	777490	9	73	1	489446	642180	FF	4-Seam Fastball	93.0	2326	233	-2.46	5.21	6.1	-0.9	1.27	0.3305527045795539	2.8401170752894838	0
1570	2025-06-16 00:00:00	777490	9	72	4	489446	578428	FS	Split-Finger	85.9	1254	264	-2.39	5.18	6.2	-0.87	-0.23	0.2986480050714284	1.359024034526068	0
1650	2025-06-16 00:00:00	777490	9	72	3	489446	578428	FF	4-Seam Fastball	93.4	2154	229	-2.35	5.38	5.9	-0.99	1.15	-0.0399089501307835	3.4196585344346118	0
1687	2025-06-16 00:00:00	777490	9	72	2	489446	578428	FF	4-Seam Fastball	94.0	2359	226	-2.5	5.34	5.9	-1.03	1.15	-0.1408786429155342	3.4708462830100206	0
1741	2025-06-16 00:00:00	777490	9	72	1	489446	578428	FF	4-Seam Fastball	93.3	2176	229	-2.39	5.18	6.3	-0.97	1.19	0.0297634899928171	2.258311964976208	0
1823	2025-06-16 00:00:00	777490	9	71	3	489446	630105	FS	Split-Finger	86.0	1375	257	-2.59	5.16	5.9	-0.86	0.61	0.370591581027924	1.3671351605609767	1
1858	2025-06-16 00:00:00	777490	9	71	2	489446	630105	FF	4-Seam Fastball	93.2	2280	233	-2.56	5.26	6.0	-0.91	1.2	1.2552807496902143	2.799829922368259	0
1913	2025-06-16 00:00:00	777490	9	71	1	489446	630105	FF	4-Seam Fastball	93.0	2213	230	-2.54	5.22	6.3	-0.93	1.11	0.321323719692403	2.55692342942573	0
853	2025-06-16 00:00:00	777490	8	70	1	688158	605141	FF	4-Seam Fastball	95.3	2301	216	-1.74	5.47	5.9	-0.32	1.19	-0.393615151383056	3.0147805374936176	0
865	2025-06-16 00:00:00	777490	8	69	5	688158	660271	SL	Slider	87.1	2225	160	-2.38	5.28	5.9	0.28	0.18	-2.240474406898455	2.094120206332674	3
877	2025-06-16 00:00:00	777490	8	69	4	688158	660271	CU	Curveball	84.1	2730	39	-1.71	5.59	6.0	0.92	-0.86	2.060671564552802	0.8537048319164913	2
914	2025-06-16 00:00:00	777490	8	69	3	688158	660271	FF	4-Seam Fastball	97.3	2502	218	-2.06	5.44	5.8	-0.53	1.3	-0.4583749270656911	3.9101669562079975	1
918	2025-06-16 00:00:00	777490	8	69	2	688158	660271	FF	4-Seam Fastball	96.4	2458	216	-2.06	5.43	5.7	-0.52	1.24	-0.1567795340519512	4.236033624652384	0
939	2025-06-16 00:00:00	777490	8	69	1	688158	660271	CU	Curveball	83.2	2609	42	-1.84	5.58	6.1	0.66	-1.04	0.7604812299790533	1.1388906812474766	0
964	2025-06-16 00:00:00	777490	8	68	1	688158	669242	SL	Slider	87.1	2332	89	-2.25	5.2	6.1	0.47	-0.32	0.092538646095987	1.3888309414066669	0
997	2025-06-16 00:00:00	777490	8	67	5	688158	624424	FF	4-Seam Fastball	96.4	2465	228	-2.19	5.33	5.8	-0.64	1.29	-0.5381142567806368	2.2198248180781737	1
1014	2025-06-16 00:00:00	777490	8	67	4	688158	624424	CU	Curveball	83.4	2686	46	-1.83	5.54	6.0	0.93	-0.84	0.4049509964475222	1.7151008643813692	1
1030	2025-06-16 00:00:00	777490	8	67	3	688158	624424	FF	4-Seam Fastball	97.1	2446	226	-2.04	5.43	5.7	-0.63	1.2	0.4916163852080379	4.131930739456839	0

4. 球種を確認する：`pitch_type` と `pitch_name`

投球分析の入口として、まず球種を確認します。

pitch_type：球種コード
pitch_name：球種名

display(
    game_data[
        ["pitch_type", "pitch_name"]
    ].drop_duplicates().sort_values("pitch_name")
)

出力結果

index	pitch_type	pitch_name
1411	FF	4-Seam Fastball
1177	CH	Changeup
877	CU	Curveball
1410	FC	Cutter
386	KC	Knuckle Curve
1514	SI	Sinker
865	SL	Slider
1758	SV	Slurve
1467	FS	Split-Finger
380	ST	Sweeper
1952	NaN	NaN

球種ごとの投球数を集計するには、value_counts() を使います。

pitch_counts = game_data["pitch_name"].value_counts(dropna=False)
display(pitch_counts)

出力結果

pitch_name	count
4-Seam Fastball	616
Slider	307
Sinker	306
Cutter	219
Changeup	144
Sweeper	143
Curveball	116
Knuckle Curve	58
Split-Finger	40
NaN	10
Slurve	1

この集計で分かるのは、指定した取得期間における球種別の投球数です。

5. `release_speed` で球速を分析する

release_speed は投球速度を表す項目です。単位はmphです。

display(
    game_data[
        ["pitch_name", "release_speed"]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	release_speed
1411	4-Seam Fastball	93.5
1467	Split-Finger	86.7
1550	4-Seam Fastball	93.0
1570	Split-Finger	85.9
1650	4-Seam Fastball	93.4
1687	4-Seam Fastball	94.0
1741	4-Seam Fastball	93.3
1823	Split-Finger	86.0
1858	4-Seam Fastball	93.2
1913	4-Seam Fastball	93.0
853	4-Seam Fastball	95.3
865	Slider	87.1
877	Curveball	84.1
914	4-Seam Fastball	97.3
918	4-Seam Fastball	96.4
939	Curveball	83.2
964	Slider	87.1
997	4-Seam Fastball	96.4
1014	Curveball	83.4
1030	4-Seam Fastball	97.1

球速の平均、中央値、最小値、最大値などは describe() で確認できます。

display(game_data["release_speed"].describe())

出力結果

index	release_speed
count	1950.0
mean	90.1703076923077
std	5.9872453287528185
min	72.7
25%	85.6
50%	91.2
75%	95.3
max	101.9

球種ごとの平均球速を計算する

pitch_speed_summary = (
    game_data
    .groupby("pitch_name", dropna=False)
    .agg(
        pitches=("release_speed", "count"),
        avg_speed=("release_speed", "mean"),
        max_speed=("release_speed", "max")
    )
    .reset_index()
    .sort_values("avg_speed", ascending=False)
)

display(pitch_speed_summary)

出力結果

index	pitch_name	pitches	avg_speed	max_speed
0	4-Seam Fastball	616	95.23863636363636	101.5
5	Sinker	306	95.159477124183	101.9
3	Cutter	219	89.36164383561645	95.7
6	Slider	307	86.89869706840392	92.4
1	Changeup	144	86.46805555555555	93.6
8	Split-Finger	40	84.77000000000001	93.1
4	Knuckle Curve	58	84.64827586206897	87.2
7	Slurve	1	82.8	82.8
9	Sweeper	143	81.07062937062938	88.8
2	Curveball	116	80.78017241379311	86.6
10	NaN	0	<NA>	<NA>

pitches は球速が欠損していない投球数、avg_speed は平均球速、max_speed は最大球速です。

6. 回転数：`release_spin_rate`

release_spin_rate は投球の回転数を表す項目です。一般にrpm（1分あたりの回転数）で扱われます。

display(
    game_data[
        [
            "pitch_name",
            "release_speed",
            "release_spin_rate"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	release_speed	release_spin_rate
1411	4-Seam Fastball	93.5	2309
1467	Split-Finger	86.7	1351
1550	4-Seam Fastball	93.0	2326
1570	Split-Finger	85.9	1254
1650	4-Seam Fastball	93.4	2154
1687	4-Seam Fastball	94.0	2359
1741	4-Seam Fastball	93.3	2176
1823	Split-Finger	86.0	1375
1858	4-Seam Fastball	93.2	2280
1913	4-Seam Fastball	93.0	2213
853	4-Seam Fastball	95.3	2301
865	Slider	87.1	2225
877	Curveball	84.1	2730
914	4-Seam Fastball	97.3	2502
918	4-Seam Fastball	96.4	2458
939	Curveball	83.2	2609
964	Slider	87.1	2332
997	4-Seam Fastball	96.4	2465
1014	Curveball	83.4	2686
1030	4-Seam Fastball	97.1	2446

球種ごとの平均回転数を集計する例です。

spin_summary = (
    game_data
    .groupby("pitch_name", dropna=False)
    .agg(
        pitches=("release_spin_rate", "count"),
        avg_spin=("release_spin_rate", "mean"),
        median_spin=("release_spin_rate", "median")
    )
    .reset_index()
    .sort_values("avg_spin", ascending=False)
)

display(spin_summary)

出力結果

index	pitch_name	pitches	avg_spin	median_spin
7	Slurve	1	2821	2821
4	Knuckle Curve	58	2716.4310344827586	2654
2	Curveball	116	2677.137931034483	2617.5
9	Sweeper	143	2570.5384615384614	2547
3	Cutter	219	2526.7397260273974	2594
6	Slider	307	2480.889250814332	2519
0	4-Seam Fastball	616	2370.6347402597403	2369
5	Sinker	306	2196.843137254902	2235.5
1	Changeup	144	2031.0972222222222	2015
8	Split-Finger	40	1022.4	1003
10	NaN	0	<NA>	<NA>

7. 回転軸：`spin_axis`

spin_axis は投球の回転軸に関する項目です。

display(
    game_data[
        [
            "pitch_name",
            "release_spin_rate",
            "spin_axis"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	release_spin_rate	spin_axis
1411	4-Seam Fastball	2309	229
1467	Split-Finger	1351	257
1550	4-Seam Fastball	2326	233
1570	Split-Finger	1254	264
1650	4-Seam Fastball	2154	229
1687	4-Seam Fastball	2359	226
1741	4-Seam Fastball	2176	229
1823	Split-Finger	1375	257
1858	4-Seam Fastball	2280	233
1913	4-Seam Fastball	2213	230
853	4-Seam Fastball	2301	216
865	Slider	2225	160
877	Curveball	2730	39
914	4-Seam Fastball	2502	218
918	4-Seam Fastball	2458	216
939	Curveball	2609	42
964	Slider	2332	89
997	4-Seam Fastball	2465	228
1014	Curveball	2686	46
1030	4-Seam Fastball	2446	226

spin_axisは、2D X-Z平面における0度から360度で表される回転軸（の角度）。180度は純粋なバックスピンのファストボール（ストレート）を、0度は純粋なトップスピンの縦カーブ（12-6カーブ）を表します

8. リリース位置：`release_pos_x` と `release_pos_z`

投球が投手の手を離れた位置を調べるときは、次の項目を確認します。

release_pos_x：リリース位置の左右方向
release_pos_z：リリース位置の高さ方向

display(
    game_data[
        [
            "pitcher",
            "pitch_name",
            "release_pos_x",
            "release_pos_z"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitcher	pitch_name	release_pos_x	release_pos_z
1411	489446	4-Seam Fastball	-2.44	5.35
1467	489446	Split-Finger	-2.47	5.17
1550	489446	4-Seam Fastball	-2.46	5.21
1570	489446	Split-Finger	-2.39	5.18
1650	489446	4-Seam Fastball	-2.35	5.38
1687	489446	4-Seam Fastball	-2.5	5.34
1741	489446	4-Seam Fastball	-2.39	5.18
1823	489446	Split-Finger	-2.59	5.16
1858	489446	4-Seam Fastball	-2.56	5.26
1913	489446	4-Seam Fastball	-2.54	5.22
853	688158	4-Seam Fastball	-1.74	5.47
865	688158	Slider	-2.38	5.28
877	688158	Curveball	-1.71	5.59
914	688158	4-Seam Fastball	-2.06	5.44
918	688158	4-Seam Fastball	-2.06	5.43
939	688158	Curveball	-1.84	5.58
964	688158	Slider	-2.25	5.2
997	688158	4-Seam Fastball	-2.19	5.33
1014	688158	Curveball	-1.83	5.54
1030	688158	4-Seam Fastball	-2.04	5.43

これらの値を使うと、投手ごとのリリース位置の特徴を調べられます。

9. `release_extension` でリリースの伸びを確認する

release_extension は、投手がマウンド前方へどの程度伸びて投球をリリースしたかに関係する項目です。一般にフィートで表されます。

display(
    game_data[
        [
            "pitch_name",
            "release_speed",
            "release_extension"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	release_speed	release_extension
1437	4-Seam Fastball	93.5	6.1
1492	Split-Finger	86.7	6.0
1526	4-Seam Fastball	93.0	6.1
1568	Split-Finger	85.9	6.2
1629	4-Seam Fastball	93.4	5.9
1685	4-Seam Fastball	94.0	5.9
1759	4-Seam Fastball	93.3	6.3
1787	Split-Finger	86.0	5.9
1857	4-Seam Fastball	93.2	6.0
1925	4-Seam Fastball	93.0	6.3
841	4-Seam Fastball	95.3	5.9
856	Slider	87.1	5.9
895	Curveball	84.1	6.0
904	4-Seam Fastball	97.3	5.8
932	4-Seam Fastball	96.4	5.7
942	Curveball	83.2	6.1
971	Slider	87.1	6.1
996	4-Seam Fastball	96.4	5.8
1011	Curveball	83.4	6.0
1038	4-Seam Fastball	97.1	5.7

球種ごとの平均値を確認する場合は、次のように集計できます。

extension_summary = (
    game_data
    .groupby("pitch_name", dropna=False)
    .agg(
        pitches=("release_extension", "count"),
        avg_extension=("release_extension", "mean")
    )
    .reset_index()
    .sort_values("avg_extension", ascending=False)
)

display(extension_summary)

出力結果

index	pitch_name	pitches	avg_extension
8	Split-Finger	40	6.8675
0	4-Seam Fastball	616	6.567532467532468
7	Slurve	1	6.5
5	Sinker	306	6.455555555555556
1	Changeup	144	6.430555555555555
6	Slider	307	6.429967426710098
4	Knuckle Curve	58	6.362068965517241
3	Cutter	219	6.358447488584475
9	Sweeper	143	6.353846153846154
2	Curveball	116	6.314655172413793
10	NaN	0	<NA>

リリース位置やエクステンションは、投手の投げ方を比較する材料になります。

10. 変化量に関係する項目：`pfx_x` と `pfx_z`

Statcastには、投球の変化に関係する項目として pfx_x と pfx_z があります。

pfx_x：水平方向の変化に関係する値
pfx_z：垂直方向の変化に関係する値

display(
    game_data[
        [
            "pitch_name",
            "pfx_x",
            "pfx_z"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	pfx_x	pfx_z
1437	4-Seam Fastball	-0.96	1.28
1492	Split-Finger	-0.97	0.87
1526	4-Seam Fastball	-0.9	1.27
1568	Split-Finger	-0.87	-0.23
1629	4-Seam Fastball	-0.99	1.15
1685	4-Seam Fastball	-1.03	1.15
1759	4-Seam Fastball	-0.97	1.19
1787	Split-Finger	-0.86	0.61
1857	4-Seam Fastball	-0.91	1.2
1925	4-Seam Fastball	-0.93	1.11
841	4-Seam Fastball	-0.32	1.19
856	Slider	0.28	0.18
895	Curveball	0.92	-0.86
904	4-Seam Fastball	-0.53	1.3
932	4-Seam Fastball	-0.52	1.24
942	Curveball	0.66	-1.04
971	Slider	0.47	-0.32
996	4-Seam Fastball	-0.64	1.29
1011	Curveball	0.93	-0.84
1038	4-Seam Fastball	-0.63	1.2

球種別の平均値を計算する例です。

movement_summary = (
    game_data
    .groupby("pitch_name", dropna=False)
    .agg(
        pitches=("pfx_x", "count"),
        avg_pfx_x=("pfx_x", "mean"),
        avg_pfx_z=("pfx_z", "mean")
    )
    .reset_index()
)

display(movement_summary)

出力結果

index	pitch_name	pitches	avg_pfx_x	avg_pfx_z
0	4-Seam Fastball	616	-0.43576298701298705	1.3729220779220779
1	Changeup	144	-1.0579166666666666	0.3015277777777778
2	Curveball	116	0.7072413793103449	-0.8094827586206897
3	Cutter	219	0.22095890410958904	0.6886301369863014
4	Knuckle Curve	58	0.8550000000000001	-1.0636206896551723
5	Sinker	306	-0.8955882352941177	0.5690196078431373
6	Slider	307	0.22019543973941366	0.1557328990228013
7	Slurve	1	0.93	-0.89
8	Split-Finger	40	-0.46575	0.05700000000000001
9	Sweeper	143	0.6359440559440559	0.044125874125874126
10	NaN	0	<NA>	<NA>

説明画像

11. ホームプレート付近の位置：`plate_x` と `plate_z`

plate_x と plate_z は、ホームプレート付近での投球位置を分析する際に使われます。

plate_x：左右方向の位置
plate_z：高さ方向の位置

display(
    game_data[
        [
            "pitch_name",
            "plate_x",
            "plate_z",
            "sz_top",
            "sz_bot"
        ]
    ].head(20)
)

出力結果

index	pitch_name	plate_x	plate_z	sz_top	sz_bot
1437	4-Seam Fastball	-0.1236243215667922	3.256601567619987	3.2	1.56
1492	Split-Finger	-0.2766508753703635	1.350055118752824	3.16208227902198	1.58270217663964
1526	4-Seam Fastball	0.3305527045795539	2.8401170752894838	3.2	1.56
1568	Split-Finger	0.2986480050714284	1.359024034526068	3.23	1.41
1629	4-Seam Fastball	-0.0399089501307835	3.4196585344346118	3.23	1.41
1685	4-Seam Fastball	-0.1408786429155342	3.4708462830100206	3.23	1.41
1759	4-Seam Fastball	0.0297634899928171	2.258311964976208	3.23	1.41
1787	Split-Finger	0.370591581027924	1.3671351605609767	3.37	1.56
1857	4-Seam Fastball	1.2552807496902143	2.799829922368259	3.30420653495766	1.52572839349602
1925	4-Seam Fastball	0.321323719692403	2.55692342942573	3.30501371861494	1.52638514822459
841	4-Seam Fastball	-0.393615151383056	3.0147805374936176	3.29	1.55
856	Slider	-2.240474406898455	2.094120206332674	3.63695276076573	1.66667954858272
895	Curveball	2.060671564552802	0.8537048319164913	3.65026508979165	1.64738611119713
904	4-Seam Fastball	-0.4583749270656911	3.9101669562079975	3.6468729455183	1.7089441312831
932	4-Seam Fastball	-0.1567795340519512	4.236033624652384	3.65941738906449	1.65672764868447
942	Curveball	0.7604812299790533	1.1388906812474766	3.57	1.65
971	Slider	0.092538646095987	1.3888309414066669	3.38	1.54
996	4-Seam Fastball	-0.5381142567806368	2.2198248180781737	3.32	1.61
1011	Curveball	0.4049509964475222	1.7151008643813692	3.32	1.61
1038	4-Seam Fastball	0.4916163852080379	4.131930739456839	3.52467505174426	1.65959100906599

sz_top と sz_bot は、打者のストライクゾーン上端・下端に関係する項目です。打者によってストライクゾーンの高さが異なるため、投球位置を分析するときはこれらの値も参考になります。

plate_x, plate_z, sz_top, sz_botのイメージ

12. 投球位置を散布図で可視化する

plate_x と plate_z を使って、投球位置の散布図を作成してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

plot_data = game_data[
    ["plate_x", "plate_z"]
].dropna()

plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.scatter(
    plot_data["plate_x"],
    plot_data["plate_z"],
    alpha=0.5
)

plt.xlabel("Plate X (feet)")
plt.ylabel("Plate Z (feet)")
plt.title("Pitch Locations")
plt.grid(True)
plt.show()

出力結果

この図では、投球位置がどのあたりに集まっているかを確認できます。

ただし、上の図は投球位置の分布を示す散布図であり、ストライクゾーンを厳密に描いたものではありません。ストライクゾーンを図に追加する場合は、打者ごとの sz_top と sz_bot や、座標の定義を考慮する必要があります。

13. 球種ごとの投球位置を比べる

例えば、球種ごとに投球位置を比較することもできます。

selected_pitch_names = ["4-Seam Fastball", "Slider"]

selected_data = game_data[
    game_data["pitch_name"].isin(selected_pitch_names)
].copy()

for pitch_name in selected_pitch_names:
    subset = selected_data[
        selected_data["pitch_name"] == pitch_name
    ][["plate_x", "plate_z"]].dropna()

    if subset.empty:
        print(f"{pitch_name}: 該当データがありません")
        continue

    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.scatter(
        subset["plate_x"],
        subset["plate_z"],
        alpha=0.5
    )
    plt.xlabel("Plate X (feet)")
    plt.ylabel("Plate Z (feet)")
    plt.title(f"Pitch Locations: {pitch_name}")
    plt.grid(True)
    plt.show()

4-Seam Fastball

Slider

14. 特定の投手だけを取得する

日付範囲の全投球を取得した後に、pitcher のIDで絞り込む方法もあります。

pitcher_id = 660271  # 例：分析対象の投手IDに置き換える

pitcher_data = game_data[
    game_data["pitcher"] == pitcher_id
].copy()

display(
    pitcher_data[
        [
            "game_date",
            "pitch_name",
            "release_speed",
            "release_spin_rate",
            "spin_axis",
            "plate_x",
            "plate_z"
        ]
    ].head(30)
)

出力結果

index	game_date	pitch_name	release_speed	release_spin_rate	spin_axis	plate_x	plate_z
885	2025-06-16 00:00:00	Sinker	95.4	1874	225	-0.1695595860585503	2.2304112714559383
914	2025-06-16 00:00:00	Sinker	95.6	1962	220	-0.4756752424391601	1.3862145162754338
921	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	83.9	2340	65	0.9363134480379516	1.7602100938017309
954	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	98.9	2358	221	0.9118426292581976	1.922892090823876
973	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	87.0	2446	62	1.0806296877409023	0.7912220985274341
995	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	99.1	2371	222	1.1248701065402666	1.8938951025794135
1005	2025-06-16 00:00:00	Split-Finger	91.3	1357	239	-0.0170783317440392	0.6047896477181882
1047	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	86.4	2394	61	-0.1861927462977922	2.5143031558050755
1075	2025-06-16 00:00:00	Sinker	98.8	1871	224	0.8785047285603955	1.7336137402643477
1083	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	84.2	2401	60	0.647502509823766	1.10626925406747
1109	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	88.3	2488	67	1.425338067285291	1.8556138135588724
1140	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	99.9	2304	212	1.2226062133202922	2.678904548991989
1201	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	88.4	2547	63	1.894538654310912	2.504215080587014
1217	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	86.5	2415	65	1.0148383942928958	2.3959374827012003
1277	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	99.1	2198	205	0.9475308927840076	2.533982824652222
1317	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	86.5	2297	81	0.1952660023521355	2.9590111259633938
1349	2025-06-16 00:00:00	Sinker	98.0	2009	225	0.3308838098056545	1.4767999079905925
1409	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	88.8	2416	76	-0.3789707947839915	2.535471839978888
1439	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	100.2	2254	215	1.2500478642410382	1.097568978614687
1480	2025-06-16 00:00:00	Sinker	97.4	2073	225	0.7520744472146288	1.7166070206434445
1549	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	98.6	2226	215	1.500700400182047	1.4361960267355165
1588	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	98.3	2379	197	2.041691681232951	0.7763450125428075
1647	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	99.1	2129	220	-0.4071909593778892	2.591659938309836
1715	2025-06-16 00:00:00	4-Seam Fastball	98.3	2223	219	0.2217549381264476	2.771397696101639
1747	2025-06-16 00:00:00	Sinker	98.5	2029	237	1.5440339506822047	0.3177014080011138
1799	2025-06-16 00:00:00	Sweeper	86.4	2417	74	-0.1057505305017472	1.635473110938701
1882	2025-06-16 00:00:00	Sinker	98.1	2004	214	-0.0472076008891768	1.4784173660575293
1900	2025-06-16 00:00:00	Sinker	97.6	2063	219	-0.2184482079188072	2.3561262521570008

pitcher は投手のMLB Player IDです。名前の文字列ではなくIDをキーにすることで、集計対象を明確にできます。

期間を指定して特定投手のデータを直接取得したい場合は、statcast_pitcher() も利用できます。

from pybaseball import statcast_pitcher

pitcher_data = statcast_pitcher(
    start_dt="2025-06-01",
    end_dt="2025-06-30",
    player_id=660271
)

display(pitcher_data.head())

出力結果

index	pitch_type	game_date	release_speed	release_pos_x	release_pos_z	player_name	batter	pitcher	events	description	spin_dir	spin_rate_deprecated	break_angle_deprecated	break_length_deprecated	zone	des	game_type	stand	p_throws	home_team
0	ST	2025-06-28	82.6	-2.45	5.48	Ohtani, Shohei	679845	660271	field_out	hit_into_play	NaN	NaN	NaN	NaN	6	Nick Loftin pops out to catcher Dalton Rushing in foul territory.	R	R	R	KC
1	FF	2025-06-28	98.6	-2.19	5.68	Ohtani, Shohei	679845	660271	NaN	foul	NaN	NaN	NaN	NaN	12	NaN	R	R	R	KC
2	SL	2025-06-28	87.9	-2.03	6.08	Ohtani, Shohei	679845	660271	NaN	foul	NaN	NaN	NaN	NaN	13	NaN	R	R	R	KC
3	SL	2025-06-28	87.5	-2.04	6.04	Ohtani, Shohei	679845	660271	NaN	swinging_strike	NaN	NaN	NaN	NaN	14	NaN	R	R	R	KC
4	ST	2025-06-28	81.7	-2.38	5.69	Ohtani, Shohei	679845	660271	NaN	called_strike	NaN	NaN	NaN	NaN	14	NaN	R	R	R	KC

660271 はコード例です。実際に分析する投手のMLB Player IDに置き換えてください。選手IDは playerid_lookup() で調べられます。

from pybaseball import playerid_lookup

playerid_lookup("ohtani", "shohei")

出力結果

index	name_last	name_first	key_mlbam	key_retro	key_bbref	key_fangraphs	mlb_played_first	mlb_played_last
0	ohtani	shohei	660271	ohtas001	ohtansh01	19755	2018.0	2026.0

15. 球種ごとの球速・回転数・変化量をまとめる

複数の指標をまとめて集計すると、球種ごとの特徴を比較しやすくなります。

pitch_summary = (
    game_data
    .groupby("pitch_name", dropna=False)
    .agg(
        pitches=("pitch_name", "size"),
        avg_speed=("release_speed", "mean"),
        avg_spin=("release_spin_rate", "mean"),
        avg_extension=("release_extension", "mean"),
        avg_pfx_x=("pfx_x", "mean"),
        avg_pfx_z=("pfx_z", "mean")
    )
    .reset_index()
    .sort_values("pitches", ascending=False)
)

display(pitch_summary)

出力結果

index	pitch_name	pitches	avg_speed	avg_spin	avg_extension	avg_pfx_x	avg_pfx_z
0	4-Seam Fastball	616	95.23863636363636	2370.6347402597403	6.567532467532468	-0.43576298701298705	1.3729220779220779
6	Slider	307	86.89869706840392	2480.889250814332	6.429967426710098	0.22019543973941366	0.1557328990228013
5	Sinker	306	95.159477124183	2196.843137254902	6.455555555555556	-0.8955882352941177	0.5690196078431373
3	Cutter	219	89.36164383561645	2526.7397260273974	6.358447488584475	0.22095890410958904	0.6886301369863014
1	Changeup	144	86.46805555555555	2031.0972222222222	6.430555555555555	-1.0579166666666666	0.3015277777777778
9	Sweeper	143	81.07062937062938	2570.5384615384614	6.353846153846154	0.6359440559440559	0.044125874125874126
2	Curveball	116	80.78017241379311	2677.137931034483	6.314655172413793	0.7072413793103449	-0.8094827586206897
4	Knuckle Curve	58	84.64827586206897	2716.4310344827586	6.362068965517241	0.8550000000000001	-1.0636206896551723
8	Split-Finger	40	84.77000000000001	1022.4	6.8675	-0.46575	0.05700000000000001
10	NaN	10	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>	<NA>
7	Slurve	1	82.8	2821	6.5	0.93	-0.89

ここでは球種ごとに投球数、平均球速、平均回転数、平均エクステンション、平均変化量に関係する値をまとめています。

これは指定期間の集計です。投手同士を比較する場合は、同じ期間・同じ条件でデータを取得し、投球数も合わせて確認しましょう。

まとめ

今回は、pybaseball を使ってMLBのStatcastデータから投球単位のデータを取得し、主な項目を確認する方法を解説しました。

本記事で扱った代表的な項目は次のとおりです。

列名	内容
`pitch_type`	球種コード
`pitch_name`	球種名
`release_speed`	投球速度
`release_spin_rate`	回転数
`spin_axis`	回転軸に関する項目
`release_pos_x` / `release_pos_z`	リリース位置
`release_extension`	リリースエクステンション
`pfx_x` / `pfx_z`	変化に関係する項目
`plate_x` / `plate_z`	ホームプレート付近の投球位置
`balls` / `strikes`	投球時点のボール・ストライクカウント
`description`	その1球の結果・説明
`events`	打席の結果

球速、回転数、変化量、リリース位置、投球位置、カウント、球種などを組み合わせ、対象期間と投球数を確認しながら分析しましょう。

ここまでの基礎編を通して、シーズン・試合・打席・1球・打球・投球という異なる粒度でStatcastデータを扱う流れを学びました。これらを組み合わせることで、より具体的なMLBデータ分析へ進めます。

データ参照元

本記事では、MLBのStatcastデータをpybaseballから取得して分析しています。

Statcastのデータ項目については、MLBのBaseball Savantが公開しているStatcast Search CSV Documentationを参照しています。

Statcast Search CSV Documentation

pybaseballは、Baseball SavantのStatcastデータをPythonから取得し、pandasのDataFrameとして扱いやすくするためのライブラリです。

pybaseball GitHub

データを利用・公開する場合は、利用元の最新の規約、データ提供条件、各サービスの利用条件を確認してください。

動作環境

本記事ではGoogle Colabを利用しています。

Pythonとpybaseballのバージョンは、以下のコードで確認できます。

import sys
import pybaseball

print("Python:", sys.version)
print("pybaseball:", pybaseball.__version__)

出力結果

Python: 3.13.15 (main, Aug  6 2026, 11:06:22) [GCC 13.3.0]
pybaseball: 2.2.7

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記事のシリーズ

はじめに

1. 「投球単位」とは？

2. Statcastデータを取得する

3. 投球データに使う主な列

4. 球種を確認する：pitch_type と pitch_name

5. release_speed で球速を分析する

球種ごとの平均球速を計算する

6. 回転数：release_spin_rate

7. 回転軸：spin_axis

8. リリース位置：release_pos_x と release_pos_z

9. release_extension でリリースの伸びを確認する

10. 変化量に関係する項目：pfx_x と pfx_z

11. ホームプレート付近の位置：plate_x と plate_z

12. 投球位置を散布図で可視化する

13. 球種ごとの投球位置を比べる

14. 特定の投手だけを取得する

15. 球種ごとの球速・回転数・変化量をまとめる

まとめ

データ参照元

動作環境

4. 球種を確認する：`pitch_type` と `pitch_name`

5. `release_speed` で球速を分析する

6. 回転数：`release_spin_rate`

7. 回転軸：`spin_axis`

8. リリース位置：`release_pos_x` と `release_pos_z`

9. `release_extension` でリリースの伸びを確認する

10. 変化量に関係する項目：`pfx_x` と `pfx_z`

11. ホームプレート付近の位置：`plate_x` と `plate_z`