NBAのデータAPIを試してみた

このブログではBリーグ以外の話を扱うつもりはないですが、NBAのデータAPIで遊んでみたのでそれの共有です。興味のある方もいるかもしれないと思いましたので。

ちなみに私も最初はNBAのデータを使ってブログを書こうかなと思ったりしたのですが、NBAだと似たようなことをやっている人が既にいっぱいいそうだと思ったのと、やはり愛着（愛情？）という面でBリーグ以上の気持ちがNBAに持てなかったので今に至っています。

ただやはりNBAだとAPIがあったりするので便利ですね。そんなに使いやすいAPIだという印象は持ちませんでしたが（ドキュメントもあまりなさそうです）、それでもほぼリアルタイムで最新の情報が手に入るのは素晴らしいことです。

以下のRのコードはここのドキュメント群を参考にして書いたもので、ゴールデンステート・ウォリアーズ各選手の今季のスタッツを取得し、そしてこのブログで前にやりました出場時間のヒートマップを作成しています。各チームのTeam IDはこちらで分かります。

if (!require(dplyr)) {
  install.packages("dplyr")
  library(dplyr)
}

if (!require(ggplot2)) {
  install.packages("ggplot2")
  library(ggplot2)
}

if (!require(stringr)) {
  install.packages("stringr")
  library(stringr)
}

if(!require(httr)) {
  install.packages("httr")
  library(httr)
}

if(!require(jsonlite)) {
  install.packages("jsonlite")
  library(jsonlite)
}

teamId <- 1610612744

# Get game log (a.k.a. schedule) to get Game IDs
url <- paste0("https://stats.nba.com/stats/teamgamelog",
              "?DateFrom=&DateTo=&LeagueID=&Season=2018-19&SeasonType=Regular+Season",
              "&TeamID=",
              as.character(teamId))

httpResponse = GET(url, add_headers(Referer = "http://stats.nba.com"), accept_json())
res <- content(httpResponse)

colNames <- res$resultSets[[1]]$headers
numGames <- length(res$resultSets[[1]]$rowSet)

df.games <- data.frame()
for (i in 1:numGames) {
  arrayRow <- as.character(res$resultSets[[1]]$rowSet[[i]])
  df <- as.data.frame(matrix(arrayRow, nrow = 1),
                      stringsAsFactors = FALSE)
  colnames(df) <- colNames
  df.games <- rbind(df.games, df)
}

# Add game index
df.games$Game_ID <- as.character(df.games$Game_ID)
df.games <- df.games %>%
  arrange(Game_ID) %>%
  mutate(Game_Index = row_number())

# Access each game
df.boxscore <- data.frame()
for (gameId in df.games$Game_ID) {
  url <- paste0("https://stats.nba.com/stats/boxscoretraditionalv2",
                "?EndPeriod=1&EndRange=0",
                "&GameID=",
                gameId,
                "&RangeType=0&StartPeriod=1&StartRange=0")
  httpResponse = GET(url, add_headers(Referer = "http://stats.nba.com"), accept_json())
  res <- content(httpResponse)
  
  colNames <- res$resultSets[[1]]$headers
  
  for (i in 1:length(res$resultSets[[1]]$rowSet)) {
    arrayRow <- as.character(res$resultSets[[1]]$rowSet[[i]])
    df <- as.data.frame(matrix(arrayRow, nrow = 1),
                        stringsAsFactors = FALSE)
    colnames(df) <- colNames
    df.boxscore <- rbind(df.boxscore, df)
  }
}

df.output <- merge(df.boxscore,
                   df.games[, c("Game_ID", "Team_ID", "Game_Index")],
                   by.x = c("GAME_ID", "TEAM_ID"),
                   by.y = c("Game_ID", "Team_ID"))

ConvertMinStrToDec <- function(min_str) {
  Convert <- function(item) {
    min <- as.numeric(item[1])
    min <- min + as.numeric(item[2]) / 60
    round(min, 2)
  }
  
  ls <- sapply(stringr::str_split(min_str, ":"), Convert)
  return(ls)
}

df.output$MIN_NUM <- ConvertMinStrToDec(df.output$MIN)
df.output[is.na(df.output$MIN_NUM),]$MIN_NUM <- 0

ggplot() +
  geom_tile(data = df.output,
            aes(x = Game_Index,
                y = PLAYER_NAME,
                fill = MIN_NUM)) +
  ylab("") +
  xlab("nth Game") +
  ggtitle("Miniutes Played over Games - Golden State Warriors") +
  scale_fill_continuous(high = "navy", low = "white", guide_legend(title = "MIN")) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(5, 82, by = 5)) +
  theme(plot.background = element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.y = element_text(hjust = 1, size = 8),
        axis.text.x = element_text(size = 8),
        strip.text = element_text(face = "bold"),
        strip.background = element_rect(fill = "white", colour = "white")
  )