Ultraskate Playground

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.20.4%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22%2C%20app_title%3D%22Ultraskate%20Playground%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Notebook%20playground%20with%20Ultraskate%20data%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Here's%20an%20interactive%20notebook%2C%20in%20which%20you%20can%20import%20Ultraskate%20data%2C%20extract%20and%20display%20information.%20It%20should%20run%20in%20your%20browser%20without%20the%20need%20to%20install%20anything.%0A%0A%20%20%20%20There%20are%20already%20defined%20cells%20with%20some%20tables%20and%20diagrams%20as%20example.%20The%20notebook%20runs%20in%20memory%2C%20and%20the%20results%20are%20not%20saved%20anywhere.%20It's%20not%20a%20problem%20if%20it%20breaks%3A%20simply%20reload%20the%20page%2C%20and%20you'll%20start%20with%20a%20clean%20slate.%0A%0A%20%20%20%20Simply%20press%20the%20Play%20button%20(%E2%96%B6%EF%B8%8F)%20in%20the%20lower-right.%0A%0A%20%20%20%20It%20is%20powered%20by%20%5BMarimo%5D(https%3A%2F%2Fmarimo.io%2F).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20return%20(pd%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20csv_location%20%3D%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22..%22%20%2F%20%22data%22%20%2F%20%22all_ultras.csv%22%0A%20%20%20%20return%20(csv_location%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(csv_location%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20pd.read_csv(csv_location%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sep%3D%22%3B%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20df%5B'year'%5D%20%3D%20df.date.str%5B%3A4%5D.astype(int)%0A%20%20%20%20df.date%20%3D%20pd.to_datetime(df.date)%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20All%20results%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20venue_filter%20%3D%20mo.ui.multiselect(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Dsorted(df%5B'venue'%5D.unique().tolist())%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Dsorted(df%5B'venue'%5D.unique().tolist())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Select%20Venues%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20year_slider%20%3D%20mo.ui.range_slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3Ddf%5B'year'%5D.min()%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stop%3Ddf%5B'year'%5D.max()%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20step%3D1%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%5Bdf%5B'year'%5D.min()%2C%20df%5B'year'%5D.max()%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Year%20Range%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Layout%20the%20filters%20horizontally%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Bvenue_filter%2C%20year_slider%5D%2C%20justify%3D%22start%22)%0A%20%20%20%20return%20venue_filter%2C%20year_slider%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo%2C%20venue_filter%2C%20year_slider)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Filter%20logic%0A%20%20%20%20filtered_df%20%3D%20df%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B'venue'%5D.isin(venue_filter.value))%20%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B'year'%5D%20%3E%3D%20year_slider.value%5B0%5D)%20%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B'year'%5D%20%3C%3D%20year_slider.value%5B1%5D)%0A%20%20%20%20%5D.sort_values(by%3D%22miles%22%2C%20ascending%3DFalse)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20Top%20Results%20(%7Blen(filtered_df)%7D%20entries)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.table(filtered_df%5B%5B'name'%2C%20'miles'%2C%20'venue'%2C%20'year'%2C%20'country'%5D%5D)%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%20(filtered_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(filtered_df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20import%20altair%20as%20alt%0A%20%20%20%20chart%20%3D%20alt.Chart(filtered_df).mark_bar().encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('miles%3AQ'%2C%20bin%3Dalt.Bin(maxbins%3D40)%2C%20title%3D'Miles%20Covered')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D'count()'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D'venue%3AN'%0A%20%20%20%20).properties(width%3D'container'%2C%20height%3D300)%0A%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(chart)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20def%20describe_podium(results%3A%20pd.DataFrame%2C%20category%3A%20str)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20podium%20%3D%20results.head(3)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20medals%20%3D%20%5B%22%F0%9F%A5%87%22%2C%20%22%F0%9F%A5%88%22%2C%20%22%F0%9F%A5%89%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20describe_row(medal%2C%20row)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%201.%20%7Bmedal%7D%20%7Brow.name%7D%20%3A%20%7Brow.miles%3A.2f%7D%20miles%20(%7Brow.kilometers%3A.2f%7D%20km)%2C%20at%20%7Brow.venue%7D%20%7Brow.year%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20content%20%3D%20%22%5Cn%22.join(describe_row(medal%2C%20row)%20for%20medal%2C%20row%20in%20zip(medals%2C%20podium.itertuples()))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.md(f%22%22%22%23%23%23%20%7Bcategory%7D%3A%0A%20%20%20%20%7Bcontent%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20return%20(describe_podium%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20World%20records%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(describe_podium%2C%20df)%3A%0A%20%20%20%20describe_podium(df%2C%20%22Open%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(describe_podium%2C%20df)%3A%0A%20%20%20%20describe_podium(df%5Bdf.division%3D%3D'Women'%5D%2C%20%22Women%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(describe_podium%2C%20df)%3A%0A%20%20%20%20describe_podium(df%5Bdf.discipline%3D%3D'Paddle'%5D%2C%20%22Paddle%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(describe_podium%2C%20df)%3A%0A%20%20%20%20describe_podium(df%5Bdf.discipline%3D%3D'Paddle-Push'%5D%2C%20%22Paddle-Push%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(describe_podium%2C%20df)%3A%0A%20%20%20%20describe_podium(df%5Bdf.discipline%3D%3D'Snakeboard'%5D.head(3)%2C%20%22Snakeboard%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20df.drop(columns%3D'date').groupby('name').sum().sort_values(by%3D'miles'%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20df.groupby('name').agg(%7B'miles'%3A%20%5B'sum'%2C%20'mean'%5D%2C%20'venue'%3A%20%5B'count'%5D%7D).sort_values(by%3D('miles'%2C%20'sum')%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20df%5Bdf.division%3D%3D'Women'%5D.groupby('name').agg(%7B'miles'%3A%20%5B'sum'%2C%20'mean'%5D%2C%20'venue'%3A%20%5B'count'%5D%7D).sort_values(by%3D('miles'%2C%20'sum')%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Historical%20world%20records%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd)%3A%0A%20%20%20%20def%20historical_world_records(df%3A%20pd.DataFrame%2C%20before%3D0)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%20%3D%20df.sort_values(%5B'date'%2C%20'miles'%5D%2C%20ascending%3D%5BTrue%2C%20False%5D).to_dict(%22records%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20world_records%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20current_world_record%20%3D%20before%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20row%20in%20rows%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20row%5B%22miles%22%5D%20%3E%20current_world_record%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20current_world_record%20%3D%20row%5B%22miles%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20world_records.append(row)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.DataFrame(world_records)%0A%0A%0A%20%20%20%20return%20(historical_world_records%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20historical_world_records)%3A%0A%20%20%20%20historical_world_records(df%2C%20250.4)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20historical_world_records)%3A%0A%20%20%20%20historical_world_records(df%2C%20250.4).plot(x%3D'date'%2C%20y%3D'miles'%2Cylim%3D(0))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20historical_world_records)%3A%0A%20%20%20%20historical_world_records(df%5Bdf.division%3D%3D'Women'%5D%2C%20154.0)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20historical_world_records)%3A%0A%20%20%20%20historical_world_records(df%5Bdf.division%3D%3D'Women'%5D%2C%20154.0).plot(x%3D'date'%2C%20y%3D'miles'%2Cylim%3D(0))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Get%20JSON%20data%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20json_location%20%3D%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22..%22%20%2F%20%22data%22%20%2F%20%22all_ultras.json%22%0A%20%20%20%20return%20(json_location%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20json%0A%0A%20%20%20%20return%20(json%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20requests%0A%0A%20%20%20%20return%20(requests%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(json%2C%20json_location%2C%20requests)%3A%0A%20%20%20%20if%20str(json_location).startswith(%22http%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20all_data%3Drequests.get(json_location).json()%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(json_location)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_data%3Djson.load(f)%0A%20%20%20%20return%20(all_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data)%3A%0A%20%20%20%20top_rider%20%3D%20all_data%5B%22riders%22%5D%5B0%5D%0A%20%20%20%20%23%20top_rider%20%3D%20next(rider%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%20if%20rider%5B%22division%22%5D%20%3D%3D%20%22Women%22)%0A%20%20%20%20return%20(top_rider%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(plt%2C%20top_rider)%3A%0A%20%20%20%20plt.plot(top_rider%5B%22hours%22%5D%2C%20top_rider%5B%22miles%22%5D)%0A%20%20%20%20plt.xlabel(%22h%22)%0A%20%20%20%20plt.ylabel(%22mi%22)%0A%20%20%20%20plt.title(top_rider%5B%22name%22%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Old%20300mi%20diagrams%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%0A%20%20%20%20return%20(np%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%0A%20%20%20%20return%20(plt%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(plt)%3A%0A%20%20%20%20plt.rcParams%5B'figure.figsize'%5D%20%3D%20%5B20%2C%2010%5D%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20GOAL%20%3D%20300%20%23%20miles%0A%20%20%20%20return%20(GOAL%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(GOAL%2C%20np%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20def%20speed_plot(rider)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20NOTE%3A%20This%20could%20be%20much%20more%20efficient.%20No%20need%20to%20calculate%20every%20seconds.%20Every%20lap%20should%20be%20enough%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_name%20%3D%20rider%5B%22name%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%22time%22%3A%20rider%5B%22hours%22%5D%2C%20%22distance%22%3A%20rider%5B%22miles%22%5D%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'seconds'%5D%20%3D%20np.round(df.time%20*%203600)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'distance'%5D%20%3D%20df%5B'distance'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.index%20%3D%20pd.to_datetime(df%5B'seconds'%5D%2C%20unit%3D's').rename('datetime')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.drop_duplicates(inplace%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'lap_time'%5D%20%3D%20df.seconds.diff()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'lap_length'%5D%20%3D%20df.distance.diff()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'speed'%5D%20%3D%20df%5B'lap_length'%5D%20%2F%20df%5B'lap_time'%5D%20*%203600%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_whole_day%20%3D%20pd.date_range(start%3D'1970-01-01'%2C%20end%3D'1970-01-02'%2C%20freq%3D'1s'%2C%20inclusive%3D'left').rename('datetime')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.reindex(_whole_day)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'distance'%5D%20%3D%20df%5B'distance'%5D.interpolate()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'seconds'%5D%20%3D%20(df.index%20-%20df.index%5B0%5D).seconds%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'time'%5D%20%3D%20df%5B'seconds'%5D%20%2F%203600%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20column%20in%20%5B'speed'%2C%20'lap_length'%2C%20'lap_time'%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5Bcolumn%5D%20%3D%20df%5Bcolumn%5D.bfill()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B'delta'%5D%20%3D%20df%5B'distance'%5D%20-%20GOAL%20%2F%20(24%20*%203600)%20*%20df%5B'seconds'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%20%3D%20f'%7B_name%7D%20(%7Bround(df.distance.max()%2C%202)%7D%20mi)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(title%2C%20df%5B'speed'%5D%2C%20df%5B'delta'%5D)%20%20%23plot%20%3D%20df.plot(y%3D'speed')%20%20%23plot.set_title(title)%20%20%23plt.show()%0A%0A%20%20%20%20return%20(speed_plot%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data)%3A%0A%20%20%20%20riders_300mi%20%3D%20%5Brider%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%20if%20rider%5B%22miles%22%5D%5B-1%5D%20%3E%3D%20300%5D%0A%20%20%20%20return%20(riders_300mi%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd%2C%20riders_300mi%2C%20speed_plot)%3A%0A%20%20%20%20_whole_day%20%3D%20pd.date_range(start%3D'1970-01-01'%2C%20end%3D'1970-01-02'%2C%20freq%3D'1s'%2C%20inclusive%3D'left').rename('datetime')%0A%20%20%20%20df_all%20%3D%20pd.DataFrame(index%3D_whole_day)%0A%20%20%20%20df_deltas%20%3D%20pd.DataFrame(index%3D_whole_day)%0A%20%20%20%20for%20rider%20in%20riders_300mi%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_name%2C%20speed%2C%20delta%20%3D%20speed_plot(rider)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_all%5B_name%5D%20%3D%20speed%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_deltas%5B_name%5D%20%3D%20delta%0A%20%20%20%20%23df_all.plot()%0A%20%20%20%20df_all.index%20%3D%20df_all.index.strftime('%25H%3A%25M%3A%25S')%0A%20%20%20%20return%20df_all%2C%20df_deltas%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.ticker%20as%20plticker%0A%0A%20%20%20%20return%20(plticker%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.dates%20as%20mdates%0A%0A%20%20%20%20return%20(mdates%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20from%20itertools%20import%20cycle%0A%0A%20%20%20%20return%20(cycle%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20datetime%0A%0A%20%20%20%20return%20(datetime%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(datetime)%3A%0A%20%20%20%20datetime.datetime(1969%2C%2012%2C%2031%2C%2023%2C%2030)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(GOAL%2C%20cycle%2C%20datetime%2C%20df_deltas%2C%20mdates%2C%20np%2C%20plt%2C%20plticker)%3A%0A%20%20%20%20fig%2C%20_ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(20%2C%2010))%0A%20%20%20%20dash1%20%3D%20%5B1%2C%200%5D%0A%20%20%20%20dash2%20%3D%20%5B2%2C%202%2C%206%2C%202%5D%0A%20%20%20%20dash_styles%20%3D%20cycle(%5Bdash1%2C%20dash2%5D)%0A%20%20%20%20offsets%20%3D%20cycle(%5Bi%20*%207200%20%2F%2F%205%20for%20i%20in%20range(5)%5D)%0A%20%20%20%20markers%20%3D%20cycle('P%5EosXdph')%0A%20%20%20%20colormap%20%3D%20cycle(%5B'%23e41a1c'%2C%20'%23377eb8'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23984ea3'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%23000000'%2C%20'%23a65628'%2C%20'%23f781bf'%2C%20'%23999999'%5D)%0A%20%20%20%20custom_colormap%20%3D%20%5B'%23e41a1c'%2C%20'%23377eb8'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23984ea3'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23000000'%2C%20'%23a65628'%2C%20'%23a65628'%2C%20'%23a65628'%2C%20'%23f781bf'%2C%20'%23000000'%2C%20'%23f781bf'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23984ea3'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%23000000'%2C%20'%23ff7f00'%5D%0A%20%20%20%20for%20racer%2C%20color%2C%20dash%2C%20marker%2C%20offset%20in%20zip(df_deltas%2C%20custom_colormap%2C%20dash_styles%2C%20markers%2C%20offsets)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ax.plot_date(df_deltas.index%2C%20df_deltas%5Bracer%5D%2C%20marker%2C%20markevery%3D(offset%2C%207200)%2C%20color%3Dcolor%2C%20dashes%3Ddash1%20if%20'2021'%20in%20racer%20else%20dash%2C%20label%3Dracer)%0A%20%20%20%20_ax.plot_date(df_deltas.index%2C%20np.zeros(24%20*%203600)%2C%20'-'%2C%20color%3D'grey'%2C%20label%3D'300%20mile%20pace%20(12.5%20mi%2Fh%2C%2020.12km%2Fh)')%0A%20%20%20%20%23custom_colormap%20%3D%20%22%23e6194B%2C%20%233cb44b%2C%20%234363d8%2C%20%23f58231%2C%20%2342d4f4%2C%20%234363d8%2C%20%23f032e6%2C%20%23469990%2C%20%23e6beff%2C%20%239A6324%2C%20%23800000%2C%20%23f032e6%2C%20%23000075%2C%20%23a9a9a9%2C%20%23ffffff%2C%20%23000000%22.split('%2C%20')%20%23%20https%3A%2F%2Fsashat.me%2F2017%2F01%2F11%2Flist-of-20-simple-distinct-colors%2F%0A%20%20%20%20plt.legend(loc%3D'upper%20left')%0A%20%20%20%20%23TODO%3A%20Symbol%20for%20events%2C%20Color%20for%20riders%3F%0A%20%20%20%20_ax.yaxis.set_major_locator(plticker.MultipleLocator(base%3D1.0))%0A%20%20%20%20_ax.set_title(f'Best%20ultraskate%20performances%20-%20Comparison%20to%20%7BGOAL%7D-mile%20pace')%0A%20%20%20%20_ax.set_ylabel('Difference%20%5Bmiles%5D')%0A%20%20%20%20_ax.set_xlabel('Time%20%5Bh%5D')%0A%20%20%20%20_ax.set_xlim(%5B0%2C%2024%20*%203600%5D)%0A%20%20%20%20_ax.set_xlim(%5Bdatetime.datetime(1969%2C%2012%2C%2031%2C%2023%2C%2030)%2C%20datetime.datetime(1970%2C%201%2C%202%2C%200%2C%2030)%5D)%0A%20%20%20%20_ax.grid()%0A%20%20%20%20_ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval%3D1))%0A%20%20%20%20_ax.xaxis.set_major_formatter(plticker.FuncFormatter(lambda%20x%2C%20pos%3A%20pos))%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20%23ax.set_ylim(%5B-1%2C%2050%5D)%0A%20%20%20%20%23ax.tick_params(axis%3D'x'%2C%20rotation%3D70)%0A%20%20%20%20%23ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%25Hh'))%0A%20%20%20%20%23x0%20%3D%20datetime.date.toordinal(df.index%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%23ax.xaxis.set_major_formatter(plticker.FuncFormatter(lambda%20x%2C%20pos%3A%20int(((x%20-%20x0)%20*%2024).round())))%0A%20%20%20%20%23%20fig.savefig(f'output%2F%7BGOAL%7D_mile_riders.png'%2C%20dpi%3D180%2C%20transparent%3DFalse%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%20%20%23%20Works%20because%201%20tick%20every%20hour.%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20from%20collections%20import%20Counter%0A%0A%20%20%20%20return%20(Counter%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(Counter%2C%20df_deltas)%3A%0A%20%20%20%20Counter(s.split('%20(')%5B0%5D%20for%20s%20in%20df_deltas.columns)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Aasync%20def%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20micropip%0A%20%20%20%20%23%20For%20Heatmaps%0A%20%20%20%20await%20micropip.install(%22seaborn%22)%0A%20%20%20%20return%20(micropip%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Aasync%20def%20_(micropip)%3A%0A%20%20%20%20%23%20For%20Markdown%20tables%0A%20%20%20%20await%20micropip.install(%22tabulate%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.ticker%20import%20FormatStrFormatter%0A%0A%20%20%20%20return%20FormatStrFormatter%2C%20sns%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(FormatStrFormatter%2C%20df_all%2C%20plticker%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20ax%20%3D%20sns.heatmap(df_all.transpose()%2C%20cmap%3D'coolwarm'%2C%20cbar_kws%3D%7B'label'%3A%20'Speed%20(miles%2Fh)'%7D)%0A%20%20%20%20_ax%20%3D%20sns.heatmap(df_all.transpose()%2C%20cmap%3D'afmhot')%0A%20%20%20%20bottom%2C%20top%20%3D%20_ax.get_ylim()%0A%20%20%20%20%23print(bottom%2C%20top)%0A%20%20%20%20_ax.set_ylim(bottom%20%2B%200.5%2C%20top%20-%200.5)%0A%20%20%20%20MILE%20%3D%201.609%0A%20%20%20%20_cbar%20%3D%20_ax.collections%5B-1%5D.colorbar%0A%20%20%20%20_pos%20%3D%20_cbar.ax.get_position()%20%20%23%20WTF%20matplotlib%20https%3A%2F%2Fstackoverflow.com%2Fa%2F34059167%2F6419007%0A%20%20%20%20_cbar.ax.set_aspect('auto')%0A%20%20%20%20_cbar.ax.set_ylim(auto%3DTrue)%0A%20%20%20%20_cbar.ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%25d%20mi%2Fh'))%0A%20%20%20%20_cbar.ax.yaxis.set_major_locator(plticker.MultipleLocator(base%3D1.0))%0A%20%20%20%20_mph_min%2C%20_mph_max%20%3D%20_cbar.ax.get_ylim()%0A%20%20%20%20_ax2%20%3D%20_cbar.ax.twinx()%0A%20%20%20%20_ax2.set_ylim(%5B_mph_min%20*%20MILE%2C%20_mph_max%20*%20MILE%5D)%0A%20%20%20%20_ax2.yaxis.set_major_locator(plticker.MultipleLocator(base%3D1.0))%0A%20%20%20%20_ax2.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%25d%20km%2Fh'))%0A%20%20%20%20%23%20_ax.get_figure().savefig(f'output%2F%7BGOAL%7D_mile_riders_speed.png'%2C%20dpi%3D180%2C%20bbox_inches%3D'tight')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_all%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20sns.heatmap(df_all.transpose()%2C%20cmap%3D'afmhot')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_all%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20sns.heatmap(df_all.transpose()%2C%20cmap%3D'inferno')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib%0A%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(plt%2C%20speed_plot)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_speed(rider)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%2C%20speed%2C%20delta%20%3D%20speed_plot(rider)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(speed%20*%201.609344).plot(y%3D'speed')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt.title(title)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt.ylabel(%22km%20%2F%20h%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt.ylim(bottom%3D0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt.show()%0A%0A%20%20%20%20return%20(plot_speed%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20plot_speed)%3A%0A%20%20%20%20plot_speed(all_data%5B%22riders%22%5D%5B1%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20plot_speed)%3A%0A%20%20%20%20plot_speed(next(rider%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%20if%20'Rick%20Pronk%20(dutch_2018)'%20in%20rider%5B'name'%5D))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20plot_speed)%3A%0A%20%20%20%20plot_speed(next(rider%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%20if%20'Moritz%20Langen%20(dutch_2019)'%20in%20rider%5B'name'%5D))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_all)%3A%0A%20%20%20%20(df_all%20*%201.609).plot()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Rankings%20without%20duplicate%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20truncate(value%3A%20float%2C%20precision%3A%20int%20%3D%202)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20return%20int(value%20*%2010**precision)%20%2F%2010**precision%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20df.groupby('name').agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20miles%3D('miles'%2C%20'max')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kilometers%3D('kilometers'%2C%20'max')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20division%3D('division'%2C%20'first')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20discipline%3D('discipline'%2C%20'first')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20country%3D('country'%2C%20'first')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20age%3D('age'%2C%20'first')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20previous_races%3D('miles'%2C%20lambda%20mi_s%3A%20%22%20%7C%20%22.join(mi_s%5B1%3A%5D.apply(truncate).astype(str)))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20date%3D('date'%2C%20'first')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20venue%3D('venue'%2C%20'first')%0A%0A%20%20%20%20).sort_values('miles'%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20ultra_dates%20%3D%20list(df%5B'date'%5D.drop_duplicates().sort_values())%0A%20%20%20%20return%20(ultra_dates%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo%2C%20ultra_dates)%3A%0A%20%20%20%20_output%20%3D%20%5B'%23%23%20Historical%20podium%20for%20total%20distance%20(Women)'%5D%0A%20%20%20%20for%20_ultra_date%20in%20ultra_dates%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_output.append(f'%23%23%23%20%7B_ultra_date%3A%25Y-%25m-%25d%7D')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_output.append(df%5B(df.division%3D%3D'Women')%20%26%20(df.date%20%3C%3D%20_ultra_date)%5D.groupby('name').agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20total_distance%3D('miles'%2C%20'sum')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ultras_count%3D('venue'%2C%20'count')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).sort_values(by%3D'total_distance'%2C%20ascending%3DFalse).head(3).to_markdown())%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(x)%20for%20x%20in%20_output%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mo%2C%20ultra_dates)%3A%0A%20%20%20%20_output%20%3D%20%5B'%23%23%20Historical%20podium%20for%20total%20distance%20(Open)'%5D%0A%20%20%20%20for%20_ultra_date%20in%20ultra_dates%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_output.append(f'%23%23%23%20%7B_ultra_date%3A%25Y-%25m-%25d%7D')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_output.append(df%5Bdf.date%20%3C%3D%20_ultra_date%5D.groupby('name').agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20total_distance%3D('miles'%2C%20'sum')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ultras_count%3D('venue'%2C%20'count')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).sort_values(by%3D'total_distance'%2C%20ascending%3DFalse).head(3).to_markdown())%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(x)%20for%20x%20in%20_output%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Fastest%20lap%20ever%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20calculate_max_speed(rider)%3A%0A%20%20%20%20hours%20%3D%20rider%5B%22hours%22%5D%0A%20%20%20%20miles%20%3D%20rider%5B%22miles%22%5D%0A%20%20%20%20max_speed%20%3D%20max(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(m2%20-%20m1)%20%2F%20(h2%20-%20h1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20h1%2C%20h2%2C%20m1%2C%20m2%20in%20zip(hours%2C%20hours%5B1%3A%5D%2C%20miles%2C%20miles%5B1%3A%5D)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20max_speed%20*%201.609344%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data)%3A%0A%20%20%20%20calculate_max_speed(all_data%5B%22riders%22%5D%5B0%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20plot_speed)%3A%0A%20%20%20%20plot_speed(max(all_data%5B%22riders%22%5D%2C%20key%3Dcalculate_max_speed))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20pd.DataFrame(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rider%20%7C%20%7B%22max_speed%22%3A%20calculate_max_speed(rider)%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20).drop(columns%3D%5B%22miles%22%2C%20%22hours%22%5D).sort_values('max_speed'%2C%20ascending%3DFalse)%5B%5B'name'%2C%20'max_speed'%5D%5D.head(100)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(all_data%2C%20plot_speed)%3A%0A%20%20%20%20plot_speed(next(rider%20for%20rider%20in%20all_data%5B%22riders%22%5D%20if%20'Andrew%20Andras%20(dutch_2017)'%20in%20rider%5B'name'%5D))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A