【リメイク版#1】レース開催日一覧をスクレイピング【競馬AI開発】

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note.com/dijzpeb/n/n5f9ce2c05ec7
📘目次
0:00 はじめに
0:42 目指すこと
7:53 BeautifulSoupで開催日を取得
16:43 scrape_kaisai_date()の作成
28:58 開発しやすいソースコードのまとめ方
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東京大学大学院(物理系) 卒業
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WEBマーケティング調査会社のデータアナリスト
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大手IT系事業会社のデータサイエンティスト

[@user-ej3zj6kv9z]

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[@catpomu2816]

出走馬の全戦歴（4走や5走ではなく）の出馬表の作成方法を教えてほしいです。 しかし古馬になると数十を軽く超えるので例えば指定したレース数分の出馬表か一年間内の出馬表などの作成方法を紹介してほしいです。

[@yukkuri-ds-lab]

@catpomu2816 さん 投稿主ではなくて申し訳ないのですが、以下のようなやり方を参考にされるといいと思います 過去の成績をDataFrameの新規カラムとして追加する方法なら簡単な方法があります。 前提として、DataFrame形式で扱うことになりますので注意ください。それ以外のやり方は分からないです。 扱う変数データの前提を以下とします df: 全件レースデータのDataFrame - 持ってるカラム(抜粋) raceDate: 開催日 raceId: horseId: (以下は欲しい過去の戦歴情報とする; 好きなように読み替えてください。) field: 馬場 place: 競馬場 time: 走破タイム label: 着順 etc... コード例 # 事前にraceDateでデータをソートしておきましょう df.sort_values("raceDate").reset_index(drop=True, inplace=True) # 過去の成績が欲しいカラム一覧をリストで保持 target_lag_columns = ["field", "place", "time", "label"] # 直近何レースが欲しいか指定：ここでは過去10レースとする lagN = 10 # 本題である過去10レース分の戦績を新しいカラムとして追加する処理 for N in range(1, lagN+1): for col in target_lag_columns: df[f"{col}_lag{N}"] = df.groupby("horseId")[col].shift(N) # 過去10レース分のデータが新規カラムとして追加されているのが分かると思います print(df.column) 以上です。 キーワードは、groupby処理です。pandasのDataFrameは癖が強いためなるべくgroupbyを活用して特定のグループごとに処理すると処理時間の削減やコードの煩雑さの回避ができます。 参考になれば幸いです。

[@user-np8zd4nn9z]

書籍購入しました！メール送ったのでコミュニティ招待お願いいたします！

[@sm.4299]

競馬AIを作ってみたいと思い立ち，昨日Anacondaを入れてやってみようとしているのですが import pandas as pd pd.read_html(html)の初歩の初歩のところでインデックスエラーがでました． お手数ですがインストールされているライブラリ？をご教示願いたく存じます．

[@user-ej3zj6kv9z]

beautifulsoup4==4.12.3 pandas==2.2.1 tqdm==4.66.1 です！

[@sm.4299]

@@user-ej3zj6kv9z 早速の返信ありがとうございます！頑張ってみます！困ったらまたコメントさせていただきます

[@user-ej3zj6kv9z]

はい、是非！

[@hiroshiaoyama1009]

動画アップありがとうございます！とても参考になります。これからもがんばってください 自分は地方競馬のAI作成を作りたいのですが、中央と比べて憂慮する点はあるでしょうか？

[@user-ej3zj6kv9z]

ありがとうございます！ 久しぶりになってしまいましたが、ネタも溜まってきているので、動画作成頑張ります！ > 地方競馬のAI作成を作りたいのですが、中央と比べて憂慮する点はあるでしょうか？ → 地方競馬詳しくないので正直分からないのですが、あるとしたら、データが中央と同じくらいの量ちゃんと存在するか（開催頻度・馬の出走間隔など）や、同じような形式で取得できるのか、などの点はチェックが必要なのかなと思います