Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API | Datos Históricos por Superficie

Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API: ¿Quién domina cada superficie?

Los datos deportivos son una excelente forma de aprender análisis de datos y visualización con Python. En este artículo exploramos el rendimiento histórico del Top 100 ATP actual utilizando la Tennis API, una plataforma que ofrece acceso a rankings, perfiles de jugadores, resultados en vivo, estadísticas históricas y mucho más.

Nuestro objetivo fue responder una pregunta sencilla:

¿Quiénes son los mejores jugadores del Top 100 ATP actual en cada superficie?

Para ello utilizamos Python, Pandas y Plotly para analizar más de 3,700 registros históricos obtenidos desde la API desde 2004 a 2026.



Obtención de datos con Tennis API

La información fue obtenida utilizando el endpoint Surface Summary disponible en la documentación oficial de Tennis API.

Documentación: https://tennisapidoc.matchstat.com/

Sitio oficial: https://tennis-api.com/

El proceso consistió en:

  • Obtener el ranking ATP actual.
  • Recuperar los jugadores del Top 100.
  • Consultar el historial de victorias y derrotas por superficie para cada jugador.
  • Construir un dataset consolidado para análisis.
Tennis-api.com


¿Desde cuándo existen datos disponibles?

Antes de comenzar el análisis verificamos el rango temporal disponible en el dataset. Encontramos información histórica desde 2004 hasta 2026 para las principales superficies ATP:

  • Clay (arcilla)
  • Hard (cancha dura)
  • Indoor Hard
  • Grass (césped)
  • Carpet

La siguiente gráfica muestra cómo se distribuyen los registros históricos por superficie.







Comparando a las tres grandes estrellas actuales

Tomamos a los tres jugadores más relevantes del circuito actual:

  • Jannik Sinner
  • Carlos Alcaraz
  • Novak Djokovic

Y calculamos su porcentaje histórico de victorias en cada superficie.

Los resultados muestran patrones muy interesantes:

  • Carlos Alcaraz destaca especialmente en Clay y Grass.
  • Jannik Sinner obtiene su mejor rendimiento en Indoor Hard.
  • Novak Djokovic mantiene porcentajes superiores al 79% en todas las superficies analizadas.

Esto convierte a Djokovic en el jugador más equilibrado del grupo.

Sport analytics


Mapa de calor del Top 10 ATP actual

Para visualizar mejor las fortalezas de cada jugador construimos un mapa de calor utilizando los porcentajes históricos de victoria.

Al observar el heatmap aparecen varios hallazgos:

  • Djokovic mantiene niveles de rendimiento extremadamente altos en todas las superficies.
  • Alcaraz registra casi un 90% de victorias en césped.
  • Sinner domina claramente las canchas Indoor Hard.
  • Daniil Medvedev muestra su mejor rendimiento en Hard.
  • Alexander Zverev presenta un perfil muy equilibrado entre superficies.
Sport analytics ATP top 100 ranking


Top 10 jugadores en Arcilla (Clay)

Los jugadores con mejor porcentaje histórico de victorias en arcilla fueron:

  1. Carlos Alcaraz
  2. Novak Djokovic
  3. Stefanos Tsitsipas
  4. Raphael Collignon
  5. Jannik Sinner

La arcilla sigue siendo una de las superficies más exigentes del circuito ATP, donde la resistencia física y los intercambios largos tienen un papel fundamental.

Top 10 jugadores en Hard

Las canchas duras representan la mayor parte del calendario ATP actual.

Los mejores porcentajes de victoria fueron registrados por:

  1. Novak Djokovic
  2. Carlos Alcaraz
  3. Jannik Sinner
  4. Daniil Medvedev
  5. Learner Tien

La ventaja de Djokovic en esta superficie resulta impresionante considerando que acumula más de 600 partidos registrados.

Top 10 jugadores en Grass

El césped es la superficie con menos torneos en el calendario ATP, pero también una de las más espectaculares.

Los líderes fueron:

  1. Novak Djokovic
  2. Matteo Berrettini
  3. Marin Cilic
  4. Daniil Medvedev
  5. Alex De Minaur

Aunque Carlos Alcaraz presenta un porcentaje superior al 89%, todavía cuenta con una muestra de partidos considerablemente menor que Djokovic, quien mantiene un rendimiento extraordinario tras más de 150 encuentros en césped.

Viendo el Notebook 




Conclusiones

Este ejercicio demuestra cómo una API deportiva puede convertirse en una excelente fuente para proyectos de análisis de datos.

Utilizando Python, Pandas y Plotly fue posible identificar tendencias interesantes dentro del Top 100 ATP actual:

  • Novak Djokovic es el jugador más equilibrado entre todas las superficies.
  • Carlos Alcaraz domina especialmente en arcilla y césped.
  • Jannik Sinner sobresale en Indoor Hard.
  • Las canchas duras siguen concentrando la mayor parte de la actividad ATP.
  • Tennis-api.com tiene muchos datos historicos que permite pensar en más información para un portal de estadísticas y predicciones.

Si te interesa construir dashboards deportivos, modelos predictivos o aplicaciones de tenis en tiempo real, puedes explorar la plataforma oficial de Tennis API:

👉 https://tennis-api.com/

También puedes consultar la guía oficial sobre datos en vivo mediante WebSocket:

👉 Tennis WebSocket API Guide

Comentarios

🚀 Mantener este blog funcionando requiere tiempo y café. ¡Puedes contribuir con uno aquí!

Entradas más populares de este blog

Guía Práctica: Ejemplo Completo de ASPX para Desarrolladores Web

👉 Cómo obtener el tipo de cambio en Excel con API de Banxico (paso a paso)

Macro en Word para automatizar documentos: genera diplomas en segundos (con código VBA)