今回、FootyStatsというサッカーデータを扱うサイトからJリーグのデータをダウンロードしPythonで色々調べてみました。ただ２０２０年シーズンのcsvデータがまだダウンロードできなかったので２０１９年のデータを使っています。
このサイトはJリーグだけでなく世界各国のリーグの情報を扱っているので、サイトを眺めるだけでも面白いです。

Jリーグ（J1、J2、J、カップ戦）のデータは、それぞれ試合データ、チームデータ、選手データがダウンロードできます。
（順位表はJ.LEAGUE Data Siteから）。

# 各種ライブラリをインポート
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2019年の順位

FootyStatsのデータには勝ち点カラムがなかったので、J.LEAGUE Data SiteというサイトからURLを直接取得して表示。

# データを取り込む
j1_rank = 'https://data.j-league.or.jp/SFRT01/?search=search&yearId=2019&yearIdLabel=2019%E5%B9%B4&competitionId=460&competitionIdLabel=%E6%98%8E%E6%B2%BB%E5%AE%89%E7%94%B0%E7%94%9F%E5%91%BD%EF%BC%AA%EF%BC%91%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B0&competitionSectionId=0&competitionSectionIdLabel=%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%AF%80&homeAwayFlg=3'
j1_rank = pd.read_html(j1_rank)
df_rank = pd.DataFrame(j1_rank[0])
df_rank.index = df_rank.index + 1
df_rank[['チーム','勝点', '勝', '分', '敗', '得点', '失点', '得失点差']]

基本統計量をざっと見てみる

df_rank.describe()

勝ち点の平均は47点、中央値46.5点なので平均と中央値がほぼ一致してます。一応順位表を確認すると勝ち点46~47が１０位〜６位と真ん中か少し上に集中してます。

Footy Statsのデータを読み込む

今回の分析用のcsvデータを読み込みます。チームデータを見ると、２９３カラムもありました。どんな種類のデータがあるのか確認するのもなかなか大変。。。

df_team = pd.read_csv('j1_team_2019.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
df_team.head(6)


len(df_teams.columns)
# カラム数：293

どんなデータがあるかざっと見てみる

df.culumns()でも表示できますが、for分で回したほうが個人的には見やすいです。

for team in df_team:
    print(team)

全項目は載せきれてませんが、試合の前後半の得点率などとても細かいデータも含まれていそうです。

勝率

J1チームの勝率についてまとめました。
勝利した試合のうち、どれだけホームで勝利したのか、ホームに強いクラブを見てみたかったので「勝利のうちホーム率」の列を作り、その高い順に並べています。

# 勝率
df_team['wins_rate'] = df_team.apply(lambda row: row['wins'] / 34, axis=1)
# ホーム勝率
df_team['home_wins_rate'] = df_team.apply(lambda row: row['wins_home'] / 17, axis=1)
# 勝利のうちホーム
df_team['wins_at_home'] = df_team.apply(lambda row: row['wins_home'] / row['wins'], axis=1)
df_team = df_team[['team_name', 'wins', 'wins_home','wins_rate', 'home_wins_rate', 'wins_at_home']].sort_values('wins_at_home', ascending=False).reset_index(drop=True)
df_team.index = df_team.index + 1
df_team.rename(columns={'team_name': 'クラブ名', 'wins': '勝利', 'wins_home': 'ホーム勝利', 'wins_rate': '勝率', 'home_wins_rate': 'ホーム勝率', 'wins_at_home': '勝利のうちホーム率'})

名古屋が年間9勝していますが、そのうち７試合がホーム（約７８％）とホームで力を発揮してます。仙台も高いですね。下を見ると、近年優勝争いをしている川崎は意外にも低かったです。

得点数と勝利数の相関

当たり前ですが、得点を多くとれば勝つ試合も多くなると思いますが、得点数と勝利数の相関を見てみます。横軸に得点数、縦軸に勝利数をプロットしてみます。見た感じやはり正の相関が見られます。

df = df_team
plt.scatter(df['goals_scored'], df['wins'])
plt.xlabel('goals_scored')
plt.ylabel('wins')

チーム名を表示して見てみる

for i, txt in enumerate(df.team_name):
    plt.annotate(txt, (df['goals_scored'].values[i], df['wins'].values[i]))
    print(txt)

plt.scatter(df['goals_scored'], df['wins'])
plt.xlabel('goals_scored')
plt.ylabel('wins')
plt.show()

失点数と勝利数の相関

反対に失点数と勝利数の相関を見てみます。こちらも相関（負の相関）はありそうですが、得点数と勝利数の相関ほど強くはなさそうです。

df = df_team
plt.scatter(df['goals_conceded'], df['wins'])
plt.xlabel('goals_conceded')
plt.ylabel('wins')

for i, txt in enumerate(df.team_name):
    plt.annotate(txt, (df['goals_conceded'].values[i], df['wins'].values[i]))
    print(txt)

plt.scatter(df['goals_conceded'], df['wins'])
plt.xlabel('goals_conceded')
plt.ylabel('wins')
plt.show()

チーム名を表示

相関係数

得点数と勝利数、失点数と勝利数の相関係数をそれぞれ求めてみます。

得点と勝利数の相関係数

wins = df['wins']
goals_scored = df['goals_scored']
r = np.corrcoef(wins, goals_scored)
r
# 相関係数：0.7184946

失点と勝利数の相関係数

wins = df['wins']
goals_conceded = df['goals_conceded']
r = np.corrcoef(wins, goals_conceded)
r
# 相関係数：-0.58795491

得点数と勝利数の相関係数は約0.72とやはり高めで。失点数と勝利数の相関係数は約-0.58（絶対値0.58)と相関はありそうですが、得点数ほどではありません。

他にも色々分析中なので、追記するかもしれません。
また、2020シーズンのデータがダウンロード可能になったら2020シーズンも色々見てみる予定です。
コロナの影響で過密日程になり、交代枠のルールが変わったりしているので、平年とどう変わったのか比較してみたいです。