NBA 크리스 폴 선수 파이썬으로 분석하기 #2

저번 시간에 이어서 최애 선수 크리스 폴이라는 선수에 대해 분석을 해보고자 한다. 저번 시간과 동일하게 단순 스탯 사이트에서 보여주는 득점, 어시스트, 스틸 이외 주요하게 보는 스탯 지표를 계산해서 시각화를 해보도록 하겠다. 크리스 폴 선수가 얼마나 효율적인 선수인지를 보고자 하는데, 여기서 볼 지표는 슈팅 효율 지표 '180 클럽'과 'TS', 패스 효율 지표 'AST/TO'이다. 여기서 해당 지표가 낯선 분들을 위해 아래와 같이 해당 지표 수식을 구해 왔다.

 

• 180 클럽: 3점 슛 성공률 + 자유투 성공률 + 2점 야투 성공률 
• AST/TO: Assits / Turnover
• TS: (총 득점) / [2 * {야투 시도+(0.44 * 자유투시도)}]

180 클럽이나 TS 지표인 경우는 이 선수가 얼마나 좋은 슛터인지를 확인하기 위한 지표이다. 현재 최고의 슈터 스테판 커리, 클레이 톰슨이 대표적인 180 클럽 가입하는 대표 슛터 선수다. 크리스 폴은 솔직히 슛터라고 보다는 경기 운영을 더 집중하는 야전 사령관 스타일이라서 슛 지표는 떨어지지 않을 까라는 게 생각이고, AST/TO 얼마나 좋은 리딩 실력을 가졌는지 보는 지표에서는 크리스 폴이 단연 최고일지 아닐까라는 게 내 추측이다. 보통 AST/TO 배수가 3 이상이면 수준급 포인트 가드라고 한다.

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1. 데이터 불러오기

저번 시간과는 다르게 이번에는 평균 값이 아닌 시즌별 총수치를 가져오도록 하겠다. read_html에서 긁어 온 테이블 중 3, 4번째 테이블이 총수치를 기록하는 테이블이다.

import pandas as pd
url = 'https://www.espn.com/nba/player/stats/_/id/2779/chris-paul'
tables=pd.read_html(url)
df=pd.concat([tables[2],tables[3]],axis=1).dropna()

 

Output: 시즌 별 Total 기록을 볼 수가 있다.

2. 180 클럽 계산

위 FG 컬럼을 보면 해당 수치는 2점과 3점 야투를 다 합친 수치이고, 2점 야투율은 따로 제공해주고 있지 않아 FG, 3PT 칼럼을 사용해서 2점 야투율을 구해보도록 하겠다. (FG 야투 성공 수 - 3점 야투 성공 수)/(FG 야투 시도 수 - 3점 야투 시도 수)

 

#2점 야투 성공 수 구하기
pt2_suc=df['FG'].str.split('-').str[0].astype(int)-df['3PT'].str.split('-').str[0].astype(int)

#2점 야투 시도 수 구하기
pt2_try=df['FG'].str.split('-').str[1].astype(int)-df['3PT'].str.split('-').str[1].astype(int)

#2점 야투 성공률
df['2P%']=(pt2_suc/pt2_try)*100

#180클럽 계산
df['180Clubs']=df['3P%']+df['FT%']+df['2P%']

Output: 크리스폴 선수는 오히려 나이가 먹을수록 슈팅 효율 지표가 좋아지는 점을 확인할 수 있다. 올해 OKC 시즌에서도 180 클럽뿐만 아니라 미들 슛 장인답게 2점 성공률도 커리어 하이 55%를 기록하고 있다.

 

3. AST/TO 계산

이거는 굉장히 쉽다. 턴오버 개수 대비 어시스트가 몇 배인지만 계산하면 되는 것이라서 컬럼만 불러와서 나누면 된다.

확실히 전성기 LA 클리퍼스 시절에는 AST/TO 배수가 4점 이상을 기록하는 최고의 야전 사령관이었지만, 하지만 점점 역시 나이의 영향으로 그래도 여전히 3점대이긴 하지만 급격하게 해당 지표가 떨어지고 있다. 

df['ASS/TO']=df['AST']/df['TO']

4. TS 계산

TS는 True Shooting Percentage라고 해서 자유투 시도를 보정해서 실제 슈팅 효율 지표 어느 정도 인지를 판단하는 지표이다. 가드 포지션에서는 해당 지표가 50% 이상이면 높다고 볼 수 있고, 해당 지표는 보통 센터 포지션 선수들이 가장 높다. 아래 수식은 조금 복잡할 수 있다. 이 지표에서는 180 부분과 동일하게 나이가 들 수록 슛팅 효율 측면에서는 점점 좋아지는 측면을 볼 수 있다. 

df['TS']=df['PTS']/(2*(df['FG'].str.split('-').str[1].astype(int)+(0.44*df['FT'].str.split('-').str[1].astype(int))))

4. 결론

이번 글에서는 크리스 폴의 효율 지표를 다뤄봤다. 주요 특징이라고 볼 수 있는 점은 크리스 폴은 나이가 먹을 수록 슈팅 효율성 측면에서는 점점 좋아지고 있다. 휴스턴 효과인지는 모르겠지만 크리스 폴은 리딩 뿐만 아니라 슈팅은 충분히 뛰어난 선수라고 얘기할 수 있을 것이다. 리딩 측면에서는 어시스트가 점점 줄고 있어서 AST/TO 배수가 높아지는게 아쉽기는 하지만 여전히 3배수 이상의 뛰어난 야전 사령관 선수이다. 다음 시간에도 다른 효율 지표를 갖고 크리스 폴를 분석하도록 하겠다.