In [1]:
import pandas as pd

In [2]:
doosan_hb_df = pd.read_csv("basic/doosan_hb_15.csv")
hanhwa_hb_df = pd.read_csv("basic/hanhwa_hb_15.csv")
KIA_hb_df = pd.read_csv("basic/KIA_hb_15.csv")
KT_hb_df = pd.read_csv("basic/KT_hb_15.csv")
LG_hb_df = pd.read_csv("basic/LG_hb_15.csv")
lotte_hb_df = pd.read_csv("basic/lotte_hb_15.csv")
NC_hb_df = pd.read_csv("basic/NC_hb_15.csv")
nexen_hb_df = pd.read_csv("basic/nexen_hb_15.csv")
samsung_hb_df = pd.read_csv("basic/samsung_hb_15.csv")
SK_hb_df = pd.read_csv("basic/SK_hb_15.csv")

In [3]:
doosan_hd_df = pd.read_csv("detail/doosan_hd_15.csv")
hanhwa_hd_df = pd.read_csv("detail/hanhwa_hd_15.csv")
KIA_hd_df = pd.read_csv("detail/KIA_hd_15.csv")
KT_hd_df = pd.read_csv("detail/KT_hd_15.csv")
LG_hd_df = pd.read_csv("detail/LG_hd_15.csv")
lotte_hd_df = pd.read_csv("detail/lotte_hd_15.csv")
NC_hd_df = pd.read_csv("detail/NC_hd_15.csv")
nexen_hd_df = pd.read_csv("detail/nexen_hd_15.csv")
samsung_hd_df = pd.read_csv("detail/samsung_hd_15.csv")
SK_hd_df = pd.read_csv("detail/SK_hd_15.csv")

In [6]:
doosan_df = doosan_hb_df.merge(doosan_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
hanhwa_df = hanhwa_hb_df.merge(hanhwa_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
KIA_df = KIA_hb_df.merge(KIA_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
KT_df = KT_hb_df.merge(KT_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
LG_df = LG_hb_df.merge(LG_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
lotte_df = lotte_hb_df.merge(lotte_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
NC_df = NC_hb_df.merge(NC_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
nexen_df = nexen_hb_df.merge(nexen_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
samsung_df = samsung_hb_df.merge(samsung_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]
SK_df = SK_hb_df.merge(SK_hd_df, left_on="name",right_on="name")[["name", "team_x", "AVG_x", "G", "PA", "AB", "R", "H", "2B", "3B", "HR", "TB", "RBI", "SAC", "SF", "XBH", "GO", "AO", "GO/AO", "GW_RBI", "BB/K", "P/PA", "ISOP", "XR", "GPA"]]

In [7]:
doosan_df = doosan_df.rename(columns={"team_x":"team"})
hanhwa_df = hanhwa_df.rename(columns={"team_x":"team"})
KIA_df = KIA_df.rename(columns={"team_x":"team"})
KT_df = KT_df.rename(columns={"team_x":"team"})
LG_df = LG_df.rename(columns={"team_x":"team"})
lotte_df = lotte_df.rename(columns={"team_x":"team"})
NC_df = NC_df.rename(columns={"team_x":"team"})
nexen_df = nexen_df.rename(columns={"team_x":"team"})
samsung_df = samsung_df.rename(columns={"team_x":"team"})
SK_df = SK_df.rename(columns={"team_x":"team"})

In [8]:
doosan_df = doosan_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
hanhwa_df = hanhwa_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
KIA_df = KIA_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
KT_df = KT_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
LG_df = LG_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
lotte_df = lotte_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
NC_df = NC_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
nexen_df = nexen_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
samsung_df = samsung_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})
SK_df = SK_df.rename(columns={"AVG_x":"AVG"})

In [9]:
doosan_df.to_csv("doosan_hitter.csv",encoding='utf-8')
hanhwa_df.to_csv("hanhwa_hitter.csv",encoding='utf-8')
KIA_df.to_csv("KIA_hitter.csv",encoding='utf-8')
KT_df.to_csv("KT_hitter.csv",encoding='utf-8')
LG_df.to_csv("LG_hitter.csv",encoding='utf-8')
lotte_df.to_csv("lotte_hitter.csv",encoding='utf-8')
NC_df.to_csv("NC_hitter.csv",encoding='utf-8')
nexen_df.to_csv("nexen_hitter.csv",encoding='utf-8')
samsung_df.to_csv("samsung_hitter.csv",encoding='utf-8')
SK_df.to_csv("SK_hitter.csv",encoding='utf-8')

In [11]:
hitter_df = pd.concat([doosan_df, hanhwa_df, KIA_df, KT_df, LG_df, lotte_df, NC_df, nexen_df, samsung_df, SK_df]).reset_index(drop=True)

In [13]:
hitter_df.to_csv("hitter_final.csv",encoding='utf-8')

In [14]:
hitter_df


Out[14]:
name team AVG G PA AB R H 2B 3B ... XBH GO AO GO/AO GW_RBI BB/K P/PA ISOP XR GPA
0 박건우 두산 0.342 70 175 158 31 54 12 0 ... 17 35 40 0.88 4 0.41 3.59 0.171 29.2 0.308
1 김응민 두산 0.333 4 3 3 1 1 0 0 ... 1 1 1 1.00 0 - 3.67 1.000 0.9 0.483
2 고영민 두산 0.328 41 77 67 13 22 1 0 ... 4 8 16 0.50 1 0.27 3.75 0.149 11.8 0.301
3 김현수 두산 0.326 141 630 512 103 167 26 0 ... 54 146 145 1.01 13 1.60 3.72 0.215 118.9 0.332
4 양의지 두산 0.326 132 513 442 70 144 27 0 ... 47 81 159 0.51 12 0.61 3.78 0.197 89.9 0.313
5 허경민 두산 0.317 117 453 404 64 128 20 2 ... 23 136 101 1.35 1 0.74 3.66 0.067 56.0 0.264
6 김재호 두산 0.307 133 488 410 63 126 24 3 ... 30 101 148 0.68 6 1.29 3.85 0.095 63.3 0.274
7 민병헌 두산 0.303 129 561 491 80 149 20 2 ... 34 131 143 0.92 6 0.68 3.78 0.122 76.8 0.274
8 정수빈 두산 0.295 128 570 491 79 145 27 7 ... 36 172 110 1.56 5 0.61 3.78 0.096 70.1 0.260
9 오재일 두산 0.289 66 213 180 33 52 11 1 ... 26 29 52 0.56 4 0.57 3.79 0.306 39.2 0.323
10 최주환 두산 0.282 100 270 238 34 67 16 2 ... 23 70 68 1.03 2 0.74 4.04 0.147 33.8 0.267
11 오재원 두산 0.280 120 474 411 60 115 20 2 ... 33 108 98 1.10 6 0.50 4.15 0.139 64.6 0.265
12 유민상 두산 0.263 15 45 38 5 10 1 0 ... 2 8 12 0.67 2 0.56 4.29 0.105 5.8 0.252
13 홍성흔 두산 0.262 93 352 301 39 79 12 0 ... 19 84 79 1.06 4 0.71 4.09 0.110 40.6 0.256
14 로메로 두산 0.253 76 305 265 30 67 16 0 ... 28 64 92 0.70 4 0.60 3.86 0.196 40.8 0.260
15 김재환 두산 0.235 48 180 153 24 36 8 0 ... 15 44 36 1.22 2 0.56 3.86 0.190 22.5 0.257
16 정진호 두산 0.234 77 172 154 37 36 5 3 ... 12 55 39 1.41 3 0.58 3.49 0.149 19.0 0.232
17 국해성 두산 0.200 11 26 20 6 4 1 0 ... 2 7 6 1.17 0 0.40 3.46 0.200 2.7 0.226
18 류지혁 두산 0.200 14 5 5 3 1 0 0 ... 0 1 0 - 0 0.00 4.20 0.000 0.1 0.140
19 장민석 두산 0.189 53 63 53 15 10 2 0 ... 2 14 17 0.82 0 0.54 3.59 0.038 4.3 0.187
20 김진형 두산 0.167 14 21 18 3 3 2 0 ... 3 4 4 1.00 0 0.43 3.90 0.278 2.1 0.240
21 최재훈 두산 0.152 71 114 99 6 15 3 0 ... 3 35 31 1.13 0 0.16 3.64 0.030 2.5 0.151
22 양종민 두산 0.125 32 18 16 6 2 0 0 ... 1 1 8 0.13 0 0.40 3.78 0.188 1.0 0.178
23 루츠 두산 0.111 8 30 27 2 3 0 0 ... 1 10 9 1.11 0 0.33 3.83 0.111 0.9 0.131
24 노경은 두산 - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
25 니퍼트 두산 - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
26 양현 두산 - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
27 이원재 두산 - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
28 이현승 두산 - 2 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
29 진야곱 두산 - 2 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
245 이진석 SK 0.500 6 2 2 1 1 0 0 ... 0 0 0 - 0 0.00 6.50 0.000 0.1 0.350
246 김기현 SK 0.429 9 9 7 0 3 0 0 ... 0 0 1 0.00 0 0.67 4.22 0.000 1.8 0.357
247 이현석 SK 0.333 3 3 3 1 1 0 0 ... 1 1 0 - 0 0.00 3.33 1.000 1.3 0.483
248 홍명찬 SK 0.333 5 3 3 0 1 0 0 ... 0 0 0 - 0 0.00 3.33 0.000 0.3 0.233
249 정의윤 SK 0.320 91 297 259 38 83 14 0 ... 28 56 77 0.73 5 0.57 3.71 0.216 53.2 0.313
250 이명기 SK 0.315 137 582 521 88 164 30 2 ... 35 177 98 1.81 1 0.41 3.87 0.083 75.4 0.265
251 최정민 SK 0.308 8 15 13 1 4 0 0 ... 0 5 1 5.00 0 0.33 3.60 0.000 1.5 0.238
252 김성현 SK 0.297 129 449 397 49 118 20 0 ... 28 121 118 1.03 5 0.74 3.49 0.111 53.3 0.263
253 최정 SK 0.295 81 330 275 43 81 17 0 ... 34 45 74 0.61 10 0.59 4.20 0.247 58.5 0.316
254 허웅 SK 0.294 18 19 17 2 5 1 0 ... 1 1 8 0.13 0 0.67 3.89 0.059 2.3 0.254
255 이재원 SK 0.282 140 559 489 58 138 18 1 ... 36 115 156 0.74 11 0.64 3.66 0.145 71.8 0.270
256 박정권 SK 0.281 124 494 438 66 123 23 0 ... 44 96 102 0.94 5 0.39 4.02 0.196 71.1 0.278
257 나주환 SK 0.268 96 273 246 31 66 15 0 ... 20 70 64 1.09 3 0.26 3.94 0.122 25.6 0.236
258 김연훈 SK 0.267 49 73 60 4 16 1 0 ... 2 11 16 0.69 0 0.33 3.99 0.067 7.7 0.235
259 이대수 SK 0.264 36 86 72 9 19 3 0 ... 5 18 13 1.38 1 0.26 3.95 0.125 7.5 0.244
260 조동화 SK 0.261 119 304 245 38 64 6 1 ... 9 78 55 1.42 1 0.60 4.13 0.057 34.1 0.237
261 브라운 SK 0.261 137 539 464 82 121 21 2 ... 51 116 102 1.14 9 0.52 3.98 0.235 81.7 0.286
262 정상호 SK 0.254 113 324 279 34 71 11 1 ... 24 62 66 0.94 5 0.28 3.96 0.176 42.1 0.261
263 박진만 SK 0.248 78 162 133 12 33 5 0 ... 7 31 48 0.65 1 1.10 4.12 0.083 17.7 0.252
264 박재상 SK 0.248 108 292 250 34 62 12 2 ... 21 70 66 1.06 5 0.60 4.24 0.148 34.1 0.252
265 김강민 SK 0.246 96 328 293 43 72 17 0 ... 21 74 65 1.14 5 0.28 3.88 0.099 31.4 0.228
266 윤중환 SK 0.240 15 28 25 1 6 0 0 ... 1 8 5 1.60 0 0.50 4.43 0.120 2.9 0.234
267 박계현 SK 0.231 97 302 264 27 61 2 0 ... 2 103 56 1.84 0 0.44 3.76 0.008 20.2 0.192
268 김민식 SK 0.167 23 26 24 4 4 0 0 ... 0 11 7 1.57 0 1.00 3.73 0.000 0.1 0.146
269 박윤 SK 0.111 17 29 27 1 3 0 0 ... 0 8 3 2.67 0 0.00 3.66 0.000 -0.8 0.092
270 김재현 SK 0.105 46 20 19 13 2 0 1 ... 1 8 3 2.67 0 0.00 4.10 0.105 1.2 0.120
271 안정광 SK 0.105 10 19 19 0 2 0 0 ... 0 6 4 1.50 0 0.00 3.47 0.000 -0.6 0.074
272 유서준 SK 0.083 17 13 12 5 1 0 0 ... 0 4 4 1.00 0 0.33 4.15 0.000 -0.3 0.090
273 고효준 SK - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000
274 박정배 SK - 1 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 - 0 - - - 0.0 0.000

275 rows × 25 columns


In [ ]: