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python球探数据分析

时间:2024-11-06 18:17:17浏览次数:3  
标签:数据分析 01 python 球探 df goals 2023 数据

Python球探数据分析入门指南

作为一名刚入行的小白,你可能会对如何使用Python进行球探数据分析感到困惑。不用担心,这篇文章将为你提供一份详细的入门指南,帮助你逐步掌握这项技能。

流程概览

首先,让我们通过一个表格来了解整个数据分析的流程:


步骤 描述

1 获取数据

2 数据清洗

3 数据探索

4 数据可视化

5 分析与决策

步骤详解

1. 获取数据

首先,你需要获取足球比赛的相关数据。这些数据可以来自公开的API,如Football-Data.org,或者你可以从网上下载数据集。


import requests


url = "

response = requests.get(url)

data = response.json()

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2. 数据清洗

获取到数据后,你需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和可用性。


import pandas as pd


# 将JSON数据转换为DataFrame

df = pd.json_normalize(data['matches'])


# 清洗数据,例如去除不需要的列

df = df.drop(['_links'], axis=1)

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3. 数据探索

在这一步,你需要对数据进行探索,了解数据的基本特征和分布。


# 查看数据的前几行

print(df.head())


# 计算比赛的平均进球数

average_goals = df['score']['totalGoals'].mean()

print(f"Average goals per match: {average_goals}")

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4. 数据可视化

数据可视化是数据分析中非常重要的一步,它可以帮助我们更直观地理解数据。


import matplotlib.pyplot as plt


# 绘制进球数的饼状图

goals = df['score']['totalGoals'].value_counts()

plt.pie(goals, labels=goals.index, autopct='%1.1f%%')

plt.title('Goal Distribution')

plt.show()

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35%

29%

22%

8%

5%

1%

0 Goals

1 Goal

2 Goals

3 Goals

4 Goals

5+ Goals

5. 分析与决策

在这一步,你需要根据前面的分析结果做出决策。例如,你可以根据球队的进球数和失球数来评估球队的进攻和防守能力。


# 计算每支球队的净胜球数

df['netGoals'] = df['score']['homeTeamGoals'] - df['score']['awayTeamGoals']


# 按净胜球数对球队进行排序

df.sort_values(by='netGoals', ascending=False, inplace=True)


# 查看排名前5的球队

print(df.head(5))

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甘特图

最后,我们可以使用甘特图来展示数据分析的各个步骤及其所需时间。


2023-01-01

2023-01-02

2023-01-03

2023-01-04

2023-01-05

2023-01-06

2023-01-07

2023-01-08

2023-01-09

2023-01-10

2023-01-11

获取数据

数据清洗

数据探索

数据可视化

分析与决策

获取数据

数据清洗

数据探索

数据可视化

分析与决策

Python球探数据分析流程

结语

通过这篇文章,你应该对如何使用Python进行球探数据分析有了初步的了解。记住,实践是学习的最佳方式,所以不要犹豫,开始你的数据分析之旅吧!


软件下载:

http://lcsjfx.com/SoccerPredictor/DownLoad

标签:数据分析,01,python,球探,df,goals,2023,数据
From: https://blog.csdn.net/2401_88592492/article/details/143576783

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