#はじめに
【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス
を受講して野球のデータを触ってみたくなったので
スクレイピングしてみることにした。
著者のプログラミング歴は2週間ほど

#やってみたこと

ベースボールラボから2018年のベイスターズの野手データを抜き出す
抜き出したデータをdataframe化

#参考
ベースボールラボ
 【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

#コード

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

#2018年のベイスターズの野手データ
url = 'http://www.baseball-lab.jp/player/batter/3/2018/'

#この辺は講座の情報通りおこなった
result = requests.get(url)
c = result.content
soup = BeautifulSoup(c)
summary = soup.find('div', {'class': 'content-holder'})
tables = summary.find_all('table')
data = []
rows = tables[0].find_all('tr')
for tr in rows:
    cols = tr.find_all('td')
    th_sort = tr.find_all('th')
    for td in cols:
        players = td.find(text=True)
        data.append(players)


#numpyをimportして、リストをアレイ化して26個ずつにreshapeする
import numpy as np
arr1 = np.array(data).reshape(-1,26)

ここまででdataframe化するアレイは用意できたのでcolumnsに設定する項目を作っておく（thタグから取り出そうとしたが、改行のせいか中身がないデータが返ってきたため）

:index_batter.txt
背番号
選手名
試合
打席
打数
得点
安打
二塁打
三塁打
本塁打
塁打
打点
三振
四球
敬遠
死球
犠打
犠飛
盗塁
盗塁刺
併殺打
失策
打率
長打率
出塁率
OPS

#columnsに名前を付ける
f = open('index_batter.txt')
index_batter = f.read().split()
print(index_batter)
f.close()

df = DataFrame(arr1)
df.columns = index_batter

#実行
df

#今後の課題

選手名に改行やスペースがあり、扱いづらいので修正したい
columnsの名前をhtmlから直接引っ張ってきたい
年度別や他チームとの比較したい
データの可視化