MLB 球棒追踪数据集 (2024-2025)

Source: Dev.to

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介绍

我已在 Kaggle 上发布了包含 2024 和 2025 赛季 MLB 球棒追踪指标的数据集。该数据集提供了挥棒速度、攻击角度以及 MLB 于 2024 年推出的其他球棒追踪统计数据。

数据集概览

MLB Bat Tracking (2024-2025)

• 击球手: 452 名击球手（每赛季 226 名）
• 列数: 19 列
• 赛季: 2024, 2025
• Source: Baseball Savant (directly accessed, not via pybaseball)

什么是 Bat Tracking？

Bat Tracking 是 MLB 在 2024 年推出的一项新技术，使用高速摄像机测量挥棒指标。它提供了以前无法获得的挥棒机械洞察。

关键指标

数据收集

此数据集直接使用自定义爬取从 Baseball Savant 收集，因为 pybaseball 尚未支持击球追踪数据。

Data Source:

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Example: Fetching 2024 bat tracking data
url = "https://baseballsavant.mlb.com/leaderboard/bat-tracking?year=2024"
response = requests.get(url)
# Parse HTML and extract table data
# (Full implementation available in the dataset repository)

数据集模式

主列

在 Kaggle 笔记本中的使用

加载数据集

import pandas as pd

# Load bat tracking data
df = pd.read_csv('/kaggle/input/mlb-bat-tracking-2024-2025/bat_tracking_2024_2025.csv')

print(f"Total records: {len(df)}")
print(f"Seasons: {df['year'].unique()}")
print(f"Average bat speed: {df['bat_speed'].mean():.2f} mph")

年度间比较

import matplotlib.pyplot as plt

# Compare bat speed distribution between seasons
df_2024 = df[df['year'] == 2024]
df_2025 = df[df['year'] == 2025]

plt.hist(df_2024['bat_speed'], alpha=0.5, label='2024', bins=20)
plt.hist(df_2025['bat_speed'], alpha=0.5, label='2025', bins=20)
plt.xlabel('Bat Speed (mph)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()
plt.title('Bat Speed Distribution: 2024 vs 2025')
plt.show()

分析示例

按挥棒速度的顶尖表现者

# Top 10 fastest bat speeds in 2025
top_bat_speed = (
    df[df['year'] == 2025]
    .nlargest(10, 'bat_speed')[['player_name', 'bat_speed', 'squared_up_rate', 'attack_angle']]
)
print(top_bat_speed)

对齐率分析

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Relationship between bat speed and squared‑up rate
sns.scatterplot(data=df, x='bat_speed', y='squared_up_rate', hue='year', alpha=0.6)
plt.xlabel('Bat Speed (mph)')
plt.ylabel('Squared‑Up Rate (%)')
plt.title('Bat Speed vs Squared‑Up Rate')
plt.show()

来自球棒追踪数据的洞察

什么造就优秀击球手？

球棒追踪数据揭示，精英击球手通常具备：

• 高棒速（75+ mph）
• 高正面率（30%+）
• 最佳攻击角度（大多数击球手为10‑20°）
• 短摆幅（高效的挥棒机械）

摆动特征对比

不同类型的球员展现出不同的摆动特征：

• 力量型击球手： 高棒速，攻击角度陡峭
• 接触型击球手： 摆动长度较短，正面率高
• 速度型球员： 挥棒速度快，攻击角度浅

链接

• 数据集:
• GitHub 仓库:
• Baseball Savant: