【2025年版】初心者から上級者まで使える！pybaseball徹底ガイド【MLBデータ分析入門】

MLBデータを使ったデータ分析に興味があるけれど、
「何から始めればいいかわからない」
そんなあなたに向けた、最強のスタートガイドを作りました。

この記事では、
✅ pybaseballの使い方
✅ 各データのカラム一覧（完全版）
✅ 実務で使えるコツ
をすべて解説します！

目次

pybaseballとは？
Statcastデータを取得する
Pitching Stats（投手成績）
Batting Stats（打撃成績）
試合結果とスケジュールを取得する
順位表を取得する
キャッシュ機能で高速化する
まとめと次のステップ

pybaseballとは？

pybaseballは、PythonからMLBのデータを直接取得できるパッケージです。

通常なら、Baseball-ReferenceやFanGraphs、Baseball Savantなどのサイトを見に行く必要がありますが、
pybaseballを使えばコード1行でデータが手に入ります。

インストールも超簡単。

!pip install pybaseball

Statcastデータを取得する

Statcastとは、MLBが全試合に導入しているハイテク追跡システム。
ピッチの速度やスピン、打球速度や角度など、超詳細なデータを取得できます。

データ取得もたったこれだけ。

from pybaseball import statcast

df = statcast(start_dt="2024-04-01", end_dt="2024-04-07")

📌 注意点
Statcast APIは「37日以内」しか一度に取得できないため、月ごとに取得→結合がおすすめです。

Statcastのカラム一覧（完全版）

代表的カラム

pitch_type：球種（フォーシーム、カーブなど）
release_speed：投球速度（mph）
launch_speed：打球速度（mph）
launch_angle：打球角度（度）
events：結果（シングル、ホームランなど）

▶︎ 全カラム一覧はこちら

[pitch_type, game_date, release_speed, release_pos_x, release_pos_z, player_name, batter, pitcher, events, description, spin_dir, ... (省略) ... delta_run_exp]

Pitching Stats（投手成績）

リーグ全体、または指定期間の投手成績データを取得できます。

from pybaseball import pitching_stats

df = pitching_stats(start_season=2024, end_season=2024)

📌 日付範囲で絞りたい場合は、pitching_stats_range(start_dt, end_dt)が使えます。

Pitching Statsのカラム一覧

代表的カラム

W：勝利数
L：敗戦数
ERA：防御率
IP：投球回
SO：奪三振数
WAR：勝利貢献度（Wins Above Replacement）

▶︎ 全カラム一覧はこちら

[IDfg, Season, Name, Team, Age, W, L, WAR, ERA, G, GS, ...]

Batting Stats（打撃成績）

打撃成績も同様に取得できます。

from pybaseball import batting_stats

df = batting_stats(start_season=2024, end_season=2024)

Batting Statsのカラム一覧

代表的カラム

HR：ホームラン数
RBI：打点
OBP：出塁率
SLG：長打率
OPS：出塁率＋長打率

▶︎ 全カラム一覧はこちら

[Name, Age, #days, Lev, Tm, G, PA, AB, R, H, ...]

試合結果とスケジュールを取得する

from pybaseball import schedule_and_record

df = schedule_and_record(season=2024, team="NYY")

チーム別に、勝敗、得点、対戦相手、先発投手などが取れます！

試合データのカラム一覧

代表的カラム

Date：試合日
Home_Away：ホーム or アウェイ
W/L：勝敗
Win / Loss：勝ち投手・負け投手
Attendance：観客数

順位表を取得する

from pybaseball import standings

standings(season=2024)

地区別に勝敗記録を一発取得！

キャッシュ機能で高速化する

毎回スクレイピングすると時間がかかるので、
キャッシュを有効にしておくと爆速になります。

from pybaseball import cache
cache.enable()

まとめと次のステップ

この記事でできるようになったこと

✅ pybaseballの基本がわかる
✅ 主要なデータ取得方法を理解
✅ 各カラムを正しく把握できる

次にやるべきこと

✅ 2025シーズンのデータを収集・保存する
✅ Google ColabやBigQueryと連携して分析環境を整備する
✅ データクレンジング・可視化・モデル作成に進む

✨ 最後に

MLBデータ分析は、正しくデータを取得・理解することからすべてが始まります。
このガイドを武器に、ぜひあなたも次のレベルへ！