README.es.md
In telaroz/handbaloner: Utilities for handball data analysis.
handbaloner
El paquete handbaloner contiene funciones útiles para la visualización
de datos de balonamno.
Instalación del paquete
La versión de desarrollo se puede instalar desde
GitHub con:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("telaroz/handbaloner")
Además, la función `plot_paces` tiene como dependencia el paquete `ggflags` que
no se encuentra en CRAN. Para utilizar estar función, esa dependencia debe
estar instalada (no es necesaria para el resto de funciones del paquete)
``` r
install.packages("ggflags", repos = c(
"https://jimjam-slam.r-universe.dev",
"https://cloud.r-project.org"))
## Ejemplos de visualización de campo
En este ejemplo, podemos ver cómo dibujamos un campo básico.
``` r
library(handbaloner)
court()
Podemos cambiar los colores, rotar verticalmente y en espejo con sus
parámetros.
court(vertical = TRUE, flip = TRUE, court_color = "orange",
area_color = "#3431A2", lines_color = "black")
Ya que los gráficos están hechos en ggplot, la manera de describir los
colores puede ser en código HEX, rgb, número o por su nombre en inglés;
ver uso de colores en
ggplot2
Podemos igualmente dibujar la mitad de un campo.
half_court(vertical = TRUE, court_color = colors()[36],
area_color = rgb(red = 0.2, green = 0.4, blue = 0.6),
lines_color = "yellow")
Otra función útil es distance_to_goal que mide la distancia de un
punto del campo al marco más cercano, según sus coordenadas ([-40, 40]
en el eje x y [-20, 20] en el eje y):
distance_to_goal(10 , 3)
#> [1] 10.11187
Además, ya que este gráfico es un ggplot, podemos seguir agregando más
capas encima. Por ejemplo, generemos un data.frame con coordenadas de
ciertos tiros y si hubo gol o no. A este data.frame le agregaremos
además la distancia a gol y graficaremos con puntos en color rojo y
verde si fueron gol o no.
tiros <- dplyr::tibble(x = c(-13, -12, 11, -11, 9.5),
y = c(2, 5, -3, -1, 0),
gol = c(1, 0, 1, 1, 0)) |>
dplyr::mutate(gol = as.character(gol))
dplyr::mutate(tiros, distancia_a_gol = distance_to_goal(x, y))
#> # A tibble: 5 x 4
#> x y gol distancia_a_gol
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -13 2 1 7.02
#> 2 -12 5 0 8.73
#> 3 11 -3 1 9.12
#> 4 -11 -1 1 9
#> 5 9.5 0 0 10.5
court() +
ggplot2::geom_point(data = tiros, ggplot2::aes(x, y, color = gol),
size = 4) +
ggplot2::scale_color_manual(values = c("0" = "red", "1" = "green"))
Ejemplos de visualización del marco
Con este ejemplo, dibujamos un marco de balonmano en sus dimensiones oficiales.
library(handbaloner)
draw_goal()
Cambiamos el color del marco. Por defecto es rojo
library(handbaloner)
draw_goal("blue")
Ahora, dibujemos algunos tiros, como hicimos con el campo completo
tiros_a_gol <- dplyr::tibble(x = c(-2, -1, 0.5, 0.7, 1.4),
y = c(0.2, 2, -0.5, 0.3, 0.9),
gol = c(0, 0, 1, 1, 1)) |>
dplyr::mutate(gol = as.character(gol))
draw_goal() +
ggplot2::geom_point(data = tiros_a_gol, ggplot2::aes(x, y, color = gol),
size = 4) +
ggplot2::scale_color_manual(values = c("0" = "red", "1" = "green"))
Generar Play by Play en formato tidy desde datos de IHF
Primero, se necesita descargar el archivo PDF con el PBP. Para esta tarea, se
puede utilizar la función scrape_from_ihf. Se necesita el enlace de la
información del partido y la carpeta a la cuál descargar el archivo.
Para el primer partido del mundial masculino del 2023, se puede descargar los
PDFs de la siguiente forma:
scrape_from_ihf(link = "https://www.ihf.info/competitions/men/308/28th-ihf-men039s-world-championship-2023-polandsweden/101253/match-center/118963",
folder = "ejemplo")
Ahora, con ayuda de generate_tidy_pbp se genera un data.frame\ en formato
tidy.
tidy <- generate_tidy_pbp("ejemplo/47PBP.PDF")
#> Column 2 ['V3'] of item 2 is missing in item 1. Use fill=TRUE to fill with NA (NULL for list columns), or use.names=FALSE to ignore column names. use.names='check' (default from v1.12.2) emits this message and proceeds as if use.names=FALSE for backwards compatibility. See news item 5 in v1.12.2 for options to control this message.
tidy
#> match_id teams gender time numeric_time half
#> <num> <char> <char> <char> <num> <num>
#> 1: 47 USA - EGY M 0:00 0 1
#> 2: 47 USA - EGY M 0:00 0 1
#> 3: 47 USA - EGY M 0:39 39 1
#> 4: 47 USA - EGY M 0:39 39 1
#> 5: 47 USA - EGY M 0:47 47 1
#> ---
#> 169: 47 USA - EGY M 57:33 3453 2
#> 170: 47 USA - EGY M 58:28 3508 2
#> 171: 47 USA - EGY M 59:11 3551 2
#> 172: 47 USA - EGY M 59:45 3585 2
#> 173: 47 USA - EGY M 59:55 3595 2
#> action number
#> <char> <char>
#> 1: ROBINSON N Goalkeeper 99
#> 2: HENDAWY K Goalkeeper 88
#> 3: STROMBERG J Turnover 6
#> 4: HENDAWY K Steal 88
#> 5: SAAD A Goal right wing top left (48 ABDELHAK M), 86 km/h 53
#> ---
#> 169: ELDERAA Y Goal centre 9m bottom right 39
#> 170: AMITOVIC A Goal centre 9m bottom left (7 CHAN BLANCO A), 79 km/h 5
#> 171: ELDERAA S Goal centre 9m bottom left 45
#> 172: AMITOVIC A Shot centre 9m post 5
#> 173: SHEBIB M Technical Fault (FB) 89
#> team goalkeeper opponent_goalkeeper assist_number goal_number
#> <char> <char> <char> <char> <char>
#> 1: USA 99 88 <NA> <NA>
#> 2: EGY 88 99 <NA> <NA>
#> 3: USA 99 88 <NA> <NA>
#> 4: EGY 88 99 <NA> <NA>
#> 5: EGY 88 99 48 53
#> ---
#> 169: EGY 92 99 <NA> 39
#> 170: USA 99 92 7 5
#> 171: EGY 92 99 <NA> 45
#> 172: USA 99 92 <NA> <NA>
#> 173: EGY 92 99 <NA> <NA>
#> shot_number goal shot_speed in_goal_position shot_position post saved
#> <char> <num> <num> <char> <char> <num> <num>
#> 1: <NA> 0 NA <NA> <NA> NA NA
#> 2: <NA> 0 NA <NA> <NA> NA NA
#> 3: <NA> 0 NA <NA> <NA> NA NA
#> 4: <NA> 0 NA <NA> <NA> NA NA
#> 5: <NA> 1 86 top left right wing NA NA
#> ---
#> 169: <NA> 1 NA bottom right centre 9m NA NA
#> 170: <NA> 1 79 bottom left centre 9m NA NA
#> 171: <NA> 1 NA bottom left centre 9m NA NA
#> 172: 5 0 NA post centre 9m 1 NA
#> 173: <NA> 0 NA <NA> <NA> NA NA
#> vertical_goal_position horizontal_goal_position causes_7m_number
#> <char> <char> <char>
#> 1: <NA> <NA> <NA>
#> 2: <NA> <NA> <NA>
#> 3: <NA> <NA> <NA>
#> 4: <NA> <NA> <NA>
#> 5: top left <NA>
#> ---
#> 169: bottom right <NA>
#> 170: bottom left <NA>
#> 171: bottom left <NA>
#> 172: <NA> <NA> <NA>
#> 173: <NA> <NA> <NA>
#> receives_7m_number turnover technical_foul steal suspension is_home
#> <char> <char> <char> <char> <char> <lgcl>
#> 1: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> TRUE
#> 2: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 3: <NA> 6 <NA> <NA> <NA> TRUE
#> 4: <NA> <NA> <NA> 88 <NA> FALSE
#> 5: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> ---
#> 169: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 170: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> TRUE
#> 171: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 172: <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> TRUE
#> 173: <NA> <NA> 89 <NA> <NA> FALSE
#> number_suspended no_goalkeeper number_court_players possession
#> <int> <num> <num> <char>
#> 1: 0 NA NA USA
#> 2: 0 NA NA USA
#> 3: 0 0 6 USA
#> 4: 0 0 6 USA
#> 5: 0 0 6 EGY
#> ---
#> 169: 0 0 6 EGY
#> 170: 0 0 6 USA
#> 171: 0 0 6 EGY
#> 172: 0 0 6 USA
#> 173: 0 0 6 EGY
#> number_of_possession start_of_possession end_of_possession score lead
#> <int> <char> <char> <char> <num>
#> 1: 1 <NA> <NA> 0 - 0 0
#> 2: 1 <NA> <NA> 0 - 0 0
#> 3: 1 0:00 0:39 0 - 0 0
#> 4: 1 0:00 0:39 0 - 0 0
#> 5: 2 0:39 0:47 0 - 1 -1
#> ---
#> 169: 115 57:22 57:33 15 - 34 -19
#> 170: 116 57:33 58:28 16 - 34 -18
#> 171: 117 58:28 59:11 16 - 35 -19
#> 172: 118 59:11 59:45 16 - 35 -19
#> 173: 119 59:45 60:00 16 - 35 -19
#> possession_length
#> <num>
#> 1: NA
#> 2: NA
#> 3: 39
#> 4: 39
#> 5: 8
#> ---
#> 169: 11
#> 170: 55
#> 171: 43
#> 172: 34
#> 173: 15
Graficar ritmo de juego de ambos equipos a través del juego
Para graficar el ritmo de ambos equipos en intervalos de 5 minutos, solamente
necesitamos los datos del play by play generados en formato tidy por la
función generate_tidy_pbp. La función plot_paces toma los datos el número
identificador del partido que queremos visualizar y devuelve el gráfico.
plot_paces(tidy, 47)
telaroz/handbaloner documentation built on Nov. 25, 2024, 2:18 p.m.
R Package Documentation
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handbaloner
El paquete handbaloner contiene funciones útiles para la visualización
de datos de balonamno.
Instalación del paquete
La versión de desarrollo se puede instalar desde GitHub con:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("telaroz/handbaloner")
Además, la función `plot_paces` tiene como dependencia el paquete `ggflags` que
no se encuentra en CRAN. Para utilizar estar función, esa dependencia debe
estar instalada (no es necesaria para el resto de funciones del paquete)
``` r
install.packages("ggflags", repos = c(
"https://jimjam-slam.r-universe.dev",
"https://cloud.r-project.org"))
## Ejemplos de visualización de campo
En este ejemplo, podemos ver cómo dibujamos un campo básico.
``` r
library(handbaloner)
court()
Podemos cambiar los colores, rotar verticalmente y en espejo con sus parámetros.
court(vertical = TRUE, flip = TRUE, court_color = "orange",
area_color = "#3431A2", lines_color = "black")
Ya que los gráficos están hechos en ggplot, la manera de describir los colores puede ser en código HEX, rgb, número o por su nombre en inglés; ver uso de colores en ggplot2
Podemos igualmente dibujar la mitad de un campo.
half_court(vertical = TRUE, court_color = colors()[36],
area_color = rgb(red = 0.2, green = 0.4, blue = 0.6),
lines_color = "yellow")
Otra función útil es distance_to_goal que mide la distancia de un
punto del campo al marco más cercano, según sus coordenadas ([-40, 40]
en el eje x y [-20, 20] en el eje y):
distance_to_goal(10 , 3)
#> [1] 10.11187
Además, ya que este gráfico es un ggplot, podemos seguir agregando más
capas encima. Por ejemplo, generemos un data.frame con coordenadas de
ciertos tiros y si hubo gol o no. A este data.frame le agregaremos
además la distancia a gol y graficaremos con puntos en color rojo y
verde si fueron gol o no.
tiros <- dplyr::tibble(x = c(-13, -12, 11, -11, 9.5),
y = c(2, 5, -3, -1, 0),
gol = c(1, 0, 1, 1, 0)) |>
dplyr::mutate(gol = as.character(gol))
dplyr::mutate(tiros, distancia_a_gol = distance_to_goal(x, y))
#> # A tibble: 5 x 4
#> x y gol distancia_a_gol
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -13 2 1 7.02
#> 2 -12 5 0 8.73
#> 3 11 -3 1 9.12
#> 4 -11 -1 1 9
#> 5 9.5 0 0 10.5
court() +
ggplot2::geom_point(data = tiros, ggplot2::aes(x, y, color = gol),
size = 4) +
ggplot2::scale_color_manual(values = c("0" = "red", "1" = "green"))
Ejemplos de visualización del marco
Con este ejemplo, dibujamos un marco de balonmano en sus dimensiones oficiales.
library(handbaloner)
draw_goal()
Cambiamos el color del marco. Por defecto es rojo
library(handbaloner)
draw_goal("blue")
Ahora, dibujemos algunos tiros, como hicimos con el campo completo
tiros_a_gol <- dplyr::tibble(x = c(-2, -1, 0.5, 0.7, 1.4),
y = c(0.2, 2, -0.5, 0.3, 0.9),
gol = c(0, 0, 1, 1, 1)) |>
dplyr::mutate(gol = as.character(gol))
draw_goal() +
ggplot2::geom_point(data = tiros_a_gol, ggplot2::aes(x, y, color = gol),
size = 4) +
ggplot2::scale_color_manual(values = c("0" = "red", "1" = "green"))
Generar Play by Play en formato tidy desde datos de IHF
Primero, se necesita descargar el archivo PDF con el PBP. Para esta tarea, se
puede utilizar la función scrape_from_ihf. Se necesita el enlace de la
información del partido y la carpeta a la cuál descargar el archivo.
Para el primer partido del mundial masculino del 2023, se puede descargar los PDFs de la siguiente forma:
scrape_from_ihf(link = "https://www.ihf.info/competitions/men/308/28th-ihf-men039s-world-championship-2023-polandsweden/101253/match-center/118963",
folder = "ejemplo")
Ahora, con ayuda de generate_tidy_pbp se genera un data.frame\ en formato
tidy.
tidy <- generate_tidy_pbp("ejemplo/47PBP.PDF")
#> Column 2 ['V3'] of item 2 is missing in item 1. Use fill=TRUE to fill with NA (NULL for list columns), or use.names=FALSE to ignore column names. use.names='check' (default from v1.12.2) emits this message and proceeds as if use.names=FALSE for backwards compatibility. See news item 5 in v1.12.2 for options to control this message.
tidy
#> match_id teams gender time numeric_time half
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#> 1: 47 USA - EGY M 0:00 0 1
#> 2: 47 USA - EGY M 0:00 0 1
#> 3: 47 USA - EGY M 0:39 39 1
#> 4: 47 USA - EGY M 0:39 39 1
#> 5: 47 USA - EGY M 0:47 47 1
#> ---
#> 169: 47 USA - EGY M 57:33 3453 2
#> 170: 47 USA - EGY M 58:28 3508 2
#> 171: 47 USA - EGY M 59:11 3551 2
#> 172: 47 USA - EGY M 59:45 3585 2
#> 173: 47 USA - EGY M 59:55 3595 2
#> action number
#> <char> <char>
#> 1: ROBINSON N Goalkeeper 99
#> 2: HENDAWY K Goalkeeper 88
#> 3: STROMBERG J Turnover 6
#> 4: HENDAWY K Steal 88
#> 5: SAAD A Goal right wing top left (48 ABDELHAK M), 86 km/h 53
#> ---
#> 169: ELDERAA Y Goal centre 9m bottom right 39
#> 170: AMITOVIC A Goal centre 9m bottom left (7 CHAN BLANCO A), 79 km/h 5
#> 171: ELDERAA S Goal centre 9m bottom left 45
#> 172: AMITOVIC A Shot centre 9m post 5
#> 173: SHEBIB M Technical Fault (FB) 89
#> team goalkeeper opponent_goalkeeper assist_number goal_number
#> <char> <char> <char> <char> <char>
#> 1: USA 99 88 <NA> <NA>
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#> 3: USA 99 88 <NA> <NA>
#> 4: EGY 88 99 <NA> <NA>
#> 5: EGY 88 99 48 53
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#> 169: EGY 92 99 <NA> 39
#> 170: USA 99 92 7 5
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#> 172: USA 99 92 <NA> <NA>
#> 173: EGY 92 99 <NA> <NA>
#> shot_number goal shot_speed in_goal_position shot_position post saved
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#> ---
#> 169: <NA> 1 NA bottom right centre 9m NA NA
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#> vertical_goal_position horizontal_goal_position causes_7m_number
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#> 173: <NA> <NA> <NA>
#> receives_7m_number turnover technical_foul steal suspension is_home
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#> number_suspended no_goalkeeper number_court_players possession
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#> 169: 0 0 6 EGY
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#> 171: 0 0 6 EGY
#> 172: 0 0 6 USA
#> 173: 0 0 6 EGY
#> number_of_possession start_of_possession end_of_possession score lead
#> <int> <char> <char> <char> <num>
#> 1: 1 <NA> <NA> 0 - 0 0
#> 2: 1 <NA> <NA> 0 - 0 0
#> 3: 1 0:00 0:39 0 - 0 0
#> 4: 1 0:00 0:39 0 - 0 0
#> 5: 2 0:39 0:47 0 - 1 -1
#> ---
#> 169: 115 57:22 57:33 15 - 34 -19
#> 170: 116 57:33 58:28 16 - 34 -18
#> 171: 117 58:28 59:11 16 - 35 -19
#> 172: 118 59:11 59:45 16 - 35 -19
#> 173: 119 59:45 60:00 16 - 35 -19
#> possession_length
#> <num>
#> 1: NA
#> 2: NA
#> 3: 39
#> 4: 39
#> 5: 8
#> ---
#> 169: 11
#> 170: 55
#> 171: 43
#> 172: 34
#> 173: 15
Graficar ritmo de juego de ambos equipos a través del juego
Para graficar el ritmo de ambos equipos en intervalos de 5 minutos, solamente
necesitamos los datos del play by play generados en formato tidy por la
función generate_tidy_pbp. La función plot_paces toma los datos el número
identificador del partido que queremos visualizar y devuelve el gráfico.
plot_paces(tidy, 47)
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