クラス指数の作成

###クラス指数算出

##ライブラリインポポート
import pandas as pd
from tqdm import tqdm #進行状況を表示させるライブラリをインストール
import re 

keiba_data=pd.read_csv(r"〇〇") #〇〇には競馬データ.csvのファイルパスを入力
#必要なデータに絞る
keiba_data=keiba_data[["競馬場","距離","フィールド","タイム","着順","馬場","系種","クラス"]]

#3着以内の馬のデータに絞る
keiba_data= keiba_data[keiba_data['着順'] <= 3].copy()
#フィールドを芝、ダートに絞る
keiba_data=keiba_data[keiba_data["フィールド"].str.contains('芝|ダ')]
#馬場を良、稍に絞る
keiba_data=keiba_data[keiba_data["馬場"].str.contains('良|稍')]

#各クラスの平均走破タイムを算出する。

#groupbyで各競馬場・フィールド・馬場・クラスごとに平均走破タイムを作る
class_indicator= keiba_data.groupby(['競馬場', '距離', 'フィールド','クラス'])['タイム'].mean().reset_index()
class_indicator.rename(columns={"タイム":'平均走破タイム'}, inplace=True)

#基準タイムをデータフレームに追加
standard_time=pd.read_csv(r"C:\Users\techm\Desktop\競馬プログラム(HP)\01_生データ\各種指数\基準タイム.csv")
class_indicator= pd.merge(class_indicator, standard_time[['競馬場', '距離', 'フィールド', '基準タイム']], on=['競馬場', '距離', 'フィールド'], how='left')

#距離指数をデータフレームに追加
standard_dis=pd.read_csv(r"C:\Users\techm\Desktop\競馬プログラム(HP)\01_生データ\各種指数\距離指数.csv")
class_indicator= pd.merge(class_indicator, standard_dis[[ '距離', 'フィールド', '距離指数']], on=['距離', 'フィールド'], how='left')



#クラス指数を計算して新しいカラムを追加するための関数
def calculate_time_difference(row):
    class_time = row['平均走破タイム']
    standard_time = row['基準タイム']
    standard_dis= row["距離指数"]

    if pd.notnull(class_time) and pd.notnull(standard_time):
        return ( standard_time- class_time)*standard_dis
    else:
        return None

class_indicator['クラス指数'] = class_indicator.apply(calculate_time_difference, axis=1)
class_indicator.to_csv("クラス指数.csv",index=False)