🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python: abandonos, posiciones, puntos y campeonato de F1

🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python

El Gran Premio de Madrid 2026 nos dejó varios datos interesantes que podemos analizar utilizando datos de Fórmula 1 y Python.

En este análisis vamos a responder cuatro preguntas:

  • 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid?
  • 🔥 ¿Quién ganó más posiciones durante la carrera?
  • 🏆 ¿Qué equipo consiguió más puntos?
  • 📊 ¿Cuándo podría Mercedes asegurar matemáticamente el campeonato?

La idea es utilizar los datos para encontrar historias que no siempre son evidentes al observar solamente el resultado final de la carrera o comparar lo que se vivio en la carrera con los datos.


😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid 2026?

No todos los pilotos consiguieron llegar a la bandera a cuadros en Madrid. El análisis de los resultados de la carrera muestra cuatro abandonos.

Pilotos que abandonaron el Gran Premio de Madrid 2026 de Fórmula 1 y vueltas completadas


Carlos Sainz Jr fue uno de los abandonos más destacados. El piloto de Williams comenzó desde la P20 y completó 45 vueltas. (Lastima por Sainz en su casa)

También abandonaron Sergio Perez, después de 33 vueltas; Lance Stroll, después de 15 vueltas; y Lewis Hamilton, después de solamente 5 vueltas.

Un dato especialmente llamativo es el caso de Hamilton: comenzó la carrera desde la P4, pero no pudo completar el Gran Premio.

La gráfica muestra la posición de salida de cada piloto y el número de vueltas completadas antes de abandonar.


🔥 ¿Quién ganó más posiciones en Madrid?

Una de las preguntas más interesantes que podemos responder con los datos es quién consiguió avanzar más posiciones respecto a su posición de salida.

Para calcularlo utilizamos una operación muy sencilla:

Posiciones ganadas = posición de salida − posición final

Oliver Bearman y pilotos que ganaron más posiciones en el GP de Madrid 2026

El gran ganador en este aspecto fue Oliver Bearman.

El piloto de Haas comenzó desde la P21 y terminó en la P16, por lo que ganó:

🔥 +5 posiciones

Detrás de él encontramos a Franco Colapinto, Esteban Ocon, Liam Lawson y Pierre Gasly, todos con una ganancia de dos posiciones.

De ellos solo Colapinto y Lawson ganaron puntos.

Esto demuestra que el resultado final de una carrera no cuenta toda la historia. Un piloto puede terminar lejos del podio y aun así protagonizar una de las mejores remontadas de la carrera.


🏆 ¿Qué equipo consiguió más puntos en el GP de Madrid?

También podemos comparar los puntos que tenía cada escudería antes del Gran Premio de Madrid con los puntos que acumuló después de la carrera.

El resultado muestra una clara diferencia entre los equipos.

Puntos conseguidos por Mercedes, Red Bull, McLaren y Ferrari en el GP de Madrid 2026

Mercedes fue el equipo que más puntos consiguió en Madrid, con 35 puntos.

Le siguieron:

  • 🔵 Mercedes — +35 puntos
  • 🔵 Red Bull — +26 puntos
  • 🟠 McLaren — +19 puntos
  • 🔴 Ferrari — +12 puntos
  • ⚪ Alpine — +6 puntos
  • Racing Bulls — +2 puntos
  • Audi — +1 punto

En el caso de Alpine, sus seis puntos en Madrid estuvieron relacionados con el resultado de Franco Colapinto, que terminó en la P7.

Es importante señalar que estos no fueron los primeros puntos de la temporada para Alpine ni para Audi. Los datos muestran que ambos equipos ya habían sumado puntos antes del GP de Madrid.


🤖 ¿Cuándo podría Mercedes ser campeón?

Aquí podemos ir un paso más allá del análisis de los resultados y utilizar los datos de la temporada para hacer una pequeña simulación.

Después del GP de Madrid, Mercedes acumulaba:

🟦 Mercedes: 503 puntos

🔴 Ferrari: 358 puntos

Esto significa que Mercedes tenía una ventaja de:

+145 puntos

Además, después de 14 carreras disputadas, Mercedes había conseguido ganar 10 de ellas, con Kimi Antonelli y George Russell como sus principales protagonistas.

Con estos datos decidimos hacer una simulación para intentar responder una pregunta:

😱 ¿En qué momento podría Mercedes asegurar matemáticamente el campeonato de constructores?

Nuestra simulación apunta a que, si Mercedes mantiene un ritmo similar al mostrado durante la temporada y Ferrari continúa puntuando a un ritmo menor, la escudería alemana podría estar en condiciones de asegurar matemáticamente el campeonato alrededor de las carreras 18 o 19.

Esto situaría el posible momento del campeonato alrededor de Singapur o Austin, aunque dependerá de los resultados reales de Mercedes y Ferrari en las próximas carreras.

Importante: esta no es una predicción oficial ni significa que Mercedes ya sea matemáticamente campeón. Es una simulación basada en el rendimiento observado hasta el GP de Madrid.


📊 ¿Qué nos dicen los datos?

El análisis del GP de Madrid muestra varias historias interesantes que pueden pasar desapercibidas si solamente observamos la clasificación final.

  • 😱 Cuatro pilotos no pudieron completar la carrera.
  • 🔥 Oliver Bearman fue quien más posiciones ganó: +5.
  • 🇦🇷 Franco Colapinto terminó en la P7 y consiguió 6 puntos para Alpine.
  • 🏆 Mercedes fue el equipo que más puntos consiguió en Madrid: 35.
  • 📈 Mercedes llegó a 503 puntos y mantiene una ventaja de 145 puntos sobre Ferrari.
  • 🤖 Una simulación basada en el rendimiento de la temporada apunta a que Mercedes podría asegurar el campeonato alrededor de las carreras 18 o 19.

🐍 Análisis de Fórmula 1 con Python

Este análisis forma parte de nuestro proyecto de Sport Analytics, donde utilizamos datos para encontrar preguntas interesantes sobre diferentes deportes.

En este caso utilizamos datos de Fórmula 1 para analizar los resultados del GP de Madrid 2026, calcular posiciones ganadas, comparar los puntos de los equipos y realizar una simulación del campeonato.

La ventaja de trabajar con datos es que podemos convertir una pregunta como:

“¿Mercedes será campeón?”

en un problema que podemos analizar utilizando los resultados reales de la temporada.


💬 ¿Qué opinas?

Después de ver los datos y la simulación:

🏆 ¿En qué carrera crees que Mercedes será campeón de constructores de F1 2026?

¿Crees que nuestra estimación de Singapur o Austin es demasiado optimista? Déjanos tu opinión en los comentarios.

🌐 programacionparatodos.com
Sport Analytics · Fórmula 1
Análisis de datos con Python

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)