Multichem commited on
Commit
45ba68f
·
verified ·
1 Parent(s): 35d5bc3

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +9 -0
app.py CHANGED
@@ -64,6 +64,7 @@ def True_AVG_Splits_load():
64
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
65
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
66
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['HWSr (LHH)', 'HWSr (RHH)', 'HWSr (Overall)', 'Weighted HWSr',])
 
67
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='Weighted True AVG', ascending=True)
68
 
69
  return pitcher_stats
@@ -76,6 +77,7 @@ def HWSr_Splits_load():
76
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
77
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
78
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['True AVG (LHH)', 'True AVG (RHH)', 'True AVG (Overall)', 'Weighted True AVG',])
 
79
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='Weighted HWSr', ascending=True)
80
 
81
  return pitcher_stats
@@ -87,6 +89,7 @@ def SP_Slate_Stats_load():
87
  worksheet = sh.worksheet('Starting_Pitchers')
88
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
89
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
90
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
91
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing'])
92
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
@@ -100,6 +103,7 @@ def RHH_load():
100
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_Data (RHH)')
101
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
102
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
103
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
104
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing', 'Avg IP'])
105
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
@@ -113,6 +117,7 @@ def LHH_load():
113
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_Data (LHH)')
114
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
115
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
116
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
117
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing', 'Avg IP'])
118
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
@@ -126,6 +131,7 @@ def Full_Stats_load():
126
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData')
127
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
128
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
129
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
130
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
131
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
@@ -140,6 +146,7 @@ def Full_RHH_load():
140
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData_RHH')
141
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
142
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
143
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
144
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
145
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
@@ -154,6 +161,7 @@ def Full_LHH_load():
154
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData_LHH')
155
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
156
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
157
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
158
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
159
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
@@ -168,6 +176,7 @@ def Bullpen_Data_load():
168
  worksheet = sh.worksheet('Bullpen_xData')
169
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
170
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
 
171
  for checkVar in range(len(wrong_acro)):
172
  pitcher_stats['Names'] = pitcher_stats['Names'].replace(wrong_acro, right_acro)
173
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='xSLG', ascending=False)
 
64
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
65
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
66
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['HWSr (LHH)', 'HWSr (RHH)', 'HWSr (Overall)', 'Weighted HWSr',])
67
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
68
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='Weighted True AVG', ascending=True)
69
 
70
  return pitcher_stats
 
77
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
78
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
79
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['True AVG (LHH)', 'True AVG (RHH)', 'True AVG (Overall)', 'Weighted True AVG',])
80
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
81
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='Weighted HWSr', ascending=True)
82
 
83
  return pitcher_stats
 
89
  worksheet = sh.worksheet('Starting_Pitchers')
90
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
91
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
92
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
93
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
94
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing'])
95
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
 
103
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_Data (RHH)')
104
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
105
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
106
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
107
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
108
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing', 'Avg IP'])
109
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
 
117
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_Data (LHH)')
118
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
119
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
120
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
121
  pitcher_stats = pitcher_stats.loc[pitcher_stats['Playing'] == 1]
122
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop(columns=['Playing', 'Avg IP'])
123
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='True AVG', ascending=True)
 
131
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData')
132
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
133
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
134
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
135
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
136
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
137
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
 
146
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData_RHH')
147
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
148
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
149
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
150
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
151
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
152
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
 
161
  worksheet = sh.worksheet('Pitcher_xData_LHH')
162
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
163
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
164
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
165
  pitcher_stats = pitcher_stats[['Player', 'PA', 'Hits', 'Singles', 'Doubles', 'Homeruns', 'Strikeoutper', 'Strikeouts', 'Walkper', 'Walks', 'xSLG', 'xwOBA', 'BABIP', 'AVG', 'xBA', 'True_AVG', 'xHRs']]
166
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='PA', ascending=False)
167
  pitcher_stats = pitcher_stats.drop_duplicates(subset='Player')
 
176
  worksheet = sh.worksheet('Bullpen_xData')
177
  pitcher_stats = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records())
178
  pitcher_stats.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
179
+ pitcher_stats = pitcher_stats.dropna()
180
  for checkVar in range(len(wrong_acro)):
181
  pitcher_stats['Names'] = pitcher_stats['Names'].replace(wrong_acro, right_acro)
182
  pitcher_stats = pitcher_stats.sort_values(by='xSLG', ascending=False)