2020/2021 NBA 시즌 정리 4탄 - MVP 최종 후보 5명 스텟 비교 feat 니콜라 요키치, 스테픈 커리, 조엘 엠비드, 크리스 폴, 야니스 아테토쿤보

2020/2021 정규 시즌 NBA MVP의 영예는 덴베 너기츠의 니콜라 요키치가 안게 되었다. 팀 성적은 이전 시즌보다는 한 단계 하락하기는 했지만 워낙 압도적인 개인 활약을 펼쳤기 때문에 이번 시즌 MVP는 그 누구도 토를 달수 없을 정도로 당연했다. 이번 포스팅에서는 그래서 하나 마나한 분석이기는 하지만 실제로 니콜라 요키치가 MVP를 수상할 정도로 높은 효율을 보여줬는지 스텟을 비교해보도록 하겠다. 비교 대상은 당연히 이번 MVP 투표에 최종 5명으로 뽑힌 니콜라 요키치, 조엘 엠비드, 야니스 아테토쿤보, 스테픈 커리, 크리스 폴이다. 

 

0. 데이터 가져오기

이번 분석에도 역시나 Basketball Reference에서 데이터를 가져오도록 하겠다. 데이터는 위 MVP 후보 1차, 2차 스텟을 가져오도록 하겠다.

from basketball_reference_web_scraper import client
import pandas as pd

dfa=pd.DataFrame(client.players_season_totals(season_end_year=2021))
dfa['avg pts']=dfa['points']/dfa['games_played']
dfa['FG%']=dfa['made_field_goals']/dfa['attempted_field_goals']
dfa2=dfa[dfa['name'].str.contains("Stephen Curry|Chris Paul|Joel Embiid|Giannis Antetokounmpo|Nikola Jokić")]

dfb=pd.DataFrame(client.players_advanced_season_totals(season_end_year=2021))
dfb=dfb[dfb['name'].str.contains("Stephen Curry|Chris Paul|Joel Embiid|Giannis Antetokounmpo|Nikola Jokić")]

 

 

 

1. 득점 효율

우선 사람들이 가장 많이 관심을 가지는 득점을 기준으로 비교하도록 하겠다. 얼마나 높은 효율로 많은 득점을 했는지 버블 차트로 확인하겠다. MVP 결정 요소에는 경기 수가 가장 핵심이라고 보기 때문에 경기 수를 버블 크기로 표기해봤다.

 

득점 스타일이 확연하게 갈리는 스타일들이라 그래프에서도 그 부분이 두드러지게 나타난다. 니콜라 요키치는 가장 많은 경기를 소화했고, 야니스와 함께 높은 야투 성공률을 보여줬다. 아무래도 센터이다 보니 야투 성공률이 높은 것은 당연하지만 야투 일정 부분을 3점과 미들 슛으로 쏘는 빅맨이기 때문에 이 정도 효율도 대단하다고 볼 수 있다.

 

import plotly.express as px

fig = px.scatter(dfa2, x="avg pts", y="FG%",
                size="games_played", color="name",
                 hover_name="name", size_max=60)
fig.show()

2. Win Share

다음으로 스포츠 데이터 분석에 가장 중요하다고 볼 수 있는 승리 기여도 스텟 윈쉐어를 비교하도록 하겠다. 

 

윈쉐어 부분에서 왜 니콜라 요키치가 압도적인 MVP였는지 확인할 수 있다. 니콜라 요키치 Win Share는 15로 2위 야니스 대비 50% 높다.

 

dfb=dfb.sort_values(by='win_shares',ascending=False)

fig = px.bar(dfb, x='name', y='win_shares')
fig.show()

 

3. 박스 플러스 마이너스 마진

마지막으로 선수가 코트에 뛰고 있을 때 경기 스코어가 어떻게 변하는지 박스 플러스 마이너스를 비교하도록 하겠다.

 

딱히 또 말할 필요 없을 정도로 요키치가 압도적인 기록을 보이고 있다. 

 

dfb=dfb.sort_values(by='box_plus_minus',ascending=False)

fig = px.bar(dfb, x='name', y='box_plus_minus')
fig.show()