potass' blog

ポタシウムのことが書いてないブログ。

競馬でなぜか覚えている数字

競馬で意味もなくなぜか覚えている数字たち。今年の秋天のドウデュース3F32.5を見て感動したのでまとめてみる。
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特にダイユウサクのレコードなんて覚えた記憶がないのになぜか頭に入っている。春天好きなのにキタサンの春天レコードが頭に入ってないのも不思議。ディープの春天レコードはレコードよりも上がり4Fがやばすぎるのでそっちに持っていかれている。

*1:800m標識時点でまだ先頭にたっていないのでディープ自体はもっと速い。

*2:タイムの出典は こちらJRA G1勝ち馬史上最速、勝ち馬に限定しないとアーモンドアイの32.4秒@2019安田3着についで歴代2位。

*3:皐月賞3馬身半、ダービー5馬身、菊花賞7馬身。

見てほしい競馬のレース(芝、ダート、障害)

2006年 天皇賞(春) 1着:ディープインパクト

淀の下り坂があるとはいえ3200mで3角から外を回して上がり4F44.8(11.3-11.0-11.2-11.3)というとんでもないことをやってるレース。しかも800m時点でディープは先頭ではなかったからディープ自身はもう0.2秒ほど速い?ディープのレースの中でもヤバさを存分に出した競馬。なんでこの馬が凱旋門賞勝てなかったんだ案件その1。
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2012年 阪神大賞典 2着:オルフェーブル

阪神大笑点として有名なレース。前半から折り合えずかかりまくって向正面で異常なほどの距離ロスして一回止まる直前まで行った。そんな状態から2着。1着の馬はインをうまく立ち回った馬、オルフェは何m余分に走ってるんだろうか…。競馬の常識からしておかしい、まさに規格外。なんでこの馬が凱旋門賞勝てなかったんだ案件その2。
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2023年 天皇賞(秋) 1着:イクイノックス

今まで上の2レースが化け物レースだと思ってた。もちろん他にもいいレースはたくさんあるがすごすぎて呆れるレースというとこの2レースの他なかった。が、そんな2レースに肩を並べるレースが去年あった。
1:55.2というアンタッチャブルレコード自体は当然すごいが走破タイムだけではない。前半57.7秒というハイペース。上がり3F 1、2位は4角最後方で2、3着という典型的な前崩れのレース。その中で前目3番手につけて直線あっさり逃げているジャックドールを交わして上がり3位の3F34.2。しかもこれだけ速いペースを追走しているのに4角の手応えは異常にいい、呆れるほどにいい。直線もビシバシ追っているわけでもないのにぐんぐん伸びる。2022年秋天 もパンサラッサの大逃げでなかなかに印象深いがこのレースの衝撃はそれ以上。*1
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ダート

2001年 ジャパンカップダート 1着:クロフネ

日本のダートで一番有名と言ってもいいレース。武蔵野S とこのレースで伝説になったと言ってもいい。先頭に立つまではずっと馬群の外を回ってこれだからたまげる。
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2006年 帝王賞 1着:アジュディミツオー、2着:カネヒキリ

他のレースと少し毛色が違って自分が好きなダートレースといったほうがいいかもしれない。直線のウチパクの追いがかっこよすぎる。自分はカネヒキリが好きだが一番好きなレースが負けたけどこのレース。2番目は 2008年 東京大賞典のカネヒキリvsヴァーミリアン かな。
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2000年 根岸S 1着:ブロードアピール

実況も相まって有名なレース。よくもまあ届いたなあ。芝だと デュランダルのスプリンターズSグランアレグリアのスプリンターズS 、最近だと リバティアイランドの桜花賞 *2ドウデュースの秋天 *3があるがダートでこれはすごい。
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障害

2017年 中山大障害 1着:オジュウチョウサン、2着:アップトゥデイト

障害レースは重賞くらいしか見ないけどこのレースはよく覚えてる。最後アップが垂れずに踏ん張っているのがまたいいね。
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海外

2023年 ドバイシーマクラシック 1着:イクイノックス

まさに公開調教。化け物。
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2011年 ドバイワールドカップ 1着:ヴィクトワールピサ、2着:トランセンド

3.11の約2週間後。このレースを見てからミルコのことはずっと応援してる。また復活してほしいなあ。トランセンドもよく残した。オールウェザーの影響かあまり評価されてない印象があるけど海外に日本馬が出て上位に来たレースで一番印象深い。
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*1:ちなみに自分はドウデュースの単勝買ってましたが4角のイクイノックスの手応えを見て負けを確信していました。

*2:リバティの桜花賞はあの日の阪神が本当に前しか残ってなかったから4角で川田やらかしたなあと思ってました。

*3:人気薄の逃げ馬が34.0で上がって3着に残っている前残りのレースで直線入口で後方2番手からの上がり3F32.5の破壊力!ここまで速い脚が出せるとは思ってなかった。(2024/10/27追記)

PythonでDataFrameのすべての列を検索して特定の文字列を含む行を取得する

PythonでDataFrameのある列を検索して特定の文字列を含む行のmaskはよくありふれていて、すべての列に対して検索したものがなかったので備忘録として残す。

データの準備

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[11, 'red', 'a', 1],
                [22, 'black', 'e', 0],
                [33, 'yellow', 'b', '10']],
                columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
'''
   col1    col2 col3 col4
0    11     red    a    1
1    22   black    e    0
2    33  yellow    b   10
'''

すべての列を検索して特定の文字列を含む行を取得する

# 各index内で文字列'a'が含まれているかのmask。
mask1 = df.apply(lambda row, string='a': True in (row.astype(str).str.contains(string).unique()), axis=1) 
'''
0     True
1     True
2    False
dtype: bool
'''
df[mask1] # これでdfから取り出せる。
'''
   col1   col2 col3 col4
0    11    red    a    1
1    22  black    e    0
'''

ある1列に対して特定の文字列を含む行を取得する

この内容はググればすぐ出てくる。

# col2に'e'が含まれているかのmask。
# この例ではastype(str)は不要だが例えば「col4で0が含まれているか」だと
# col4のdtypeがobject(0と'10'が混じっている)になるので必要になる。
mask2 = df['col2'].astype(str).str.contains('e')
'''
0    False
1     True
2     True
Name: col2, dtype: bool
'''
df[mask2] # これでdfから取り出せる。
'''
   col1    col2 col3 col4
1    22   black    e    0
2    33  yellow    b   10
'''

参考文献

qiita.com