theOehrly/Fast-F1

これは何？

主な機能

• 01F1のタイミングデータ、テレメトリ、セッション結果、スケジュールにアクセス
• 02過去のデータ取得に対応するErgast互換のjolpica-f1 APIをサポート
• 03F1固有のヘルパーメソッドを備えた拡張pandas DataFrameとしてデータを返す
• 04可視化用のMatplotlib連携
• 05すべてのAPIリクエストをキャッシュし、スクリプトの再実行を高速化

ユースケース

• レースウィークエンドを通じたラップタイムやドライバーのペースの分析
• ドライバー間で速度やスロットルなどのテレメトリを比較
• Jupyter Notebookで過去のF1統計やダッシュボードを作成

クイックスタート

1. 1

   pipでFastF1をインストール

   pip install fastf1
2. 2

   またはcondaでインストール

   conda install -c conda-forge fastf1
3. 3

   使い方は公式ドキュメントを参照

使う前に知っておきたいこと

• !Formula 1関連企業とは関係のない非公式プロジェクトです。
• !Pyodide/WASM環境では、一部の機能やインストールに追加の手動手順が必要で、十分にテストされていません。

トピック

よくある質問

Fast-F1 とは？

Formula 1の結果、スケジュール、タイミングデータ、テレメトリを取得・分析し、pandas DataFrameで返すPythonパッケージ。 FastF1は、Formula 1のデータを分析ワークフローに取り込むためのPythonパッケージです。タイミングデータ、車両のテレメトリ、セッション結果、レーススケジュールにアクセスできるほか、現行および過去の選手権データを取得するため、Ergast互換のjolpica-f1 APIに対応しています。

Fast-F1 は無料で使えますか？ライセンスは？

Fast-F1 は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

Fast-F1 は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。Fast-F1 の最終コミットは 2026年10月18日 です。

Fast-F1 は何に使えますか？

レースウィークエンドを通じたラップタイムやドライバーのペースの分析 ドライバー間で速度やスロットルなどのテレメトリを比較 Jupyter Notebookで過去のF1統計やダッシュボードを作成

Fast-F1 のインストール方法は？

pipでFastF1をインストール: pip install fastf1 またはcondaでインストール: conda install -c conda-forge fastf1 使い方は公式ドキュメントを参照

Fast-F1 はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/theOehrly/Fast-F1