当前位置:网站首页> 体育头条 > 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

更新时间:2022-07-23 03:36:30

作者:Lemonbit

个人公众号:Python数据之道

个人博客:liyangbit

比赛已经开始,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队吧!

世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如:

  • 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍

  • 找出 2018 年 32 强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍

当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍。

本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛、世界杯预选赛、亚洲杯、欧洲杯、国家之间的友谊赛等比赛,一共大约 40000 场比赛的情况。

本次的环境为

  • window 7 系统

  • python 3.6

  • Jupyter Notebook

  • pandas version 0.22.0

先来看看数据的情况:

  • import pandas as pd

  • import matplotlib.pyplot as plt

  • %matplotlib inline

  • plt.style.use('ggplot')

  • df = pd.read_csv('results.csv')

  • df.head

  • 该数据集包含的数据列的信息如下:

    • 日期

    • 主队名称

    • 客队名称

    • 主队进球数 (不含点球)

    • 客队进球数 (不含点球)

    • 比赛的类型

    • 比赛所在城市

    • 比赛所在国家

    • 是否中立

    结果如下:

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    1、 获取所有世界杯比赛的数据(不含预选赛)

  • df_FIFA_all = df.strntains('FIFA', regex=True)]

  • df_FIFA = df_FIFA_all=='FIFA World Cup']

  • df_FIFA.head

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    数据做一个初步整理

  • df_FIFA.loc = pd.to_datetime(df_FIFA.loc)

  • df_FIFA = df_FIFA.dt.year

  • df_FIFA = df_FIFA-df_FIFA

  • df_FIFA = ''

  • df_FIFA = pd.to_numeric(df_FIFA)

  • 创建一个新的列数据,包含获胜队伍的信息

  • # The first method to get the winners

  • df_FIFA.loc 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc 0, 'home_team']

  • df_FIFA.loc 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc 0, 'away_team']

  • df_FIFA.loc== 0, 'win_team'] = 'Draw'

  • df_FIFA.head

  • # The second method to get the winners

  • def find_win_team(df):

  • winners =

  • for i, row in df.iterrows:

  • if row row:

  • winners.append(row)

  • elif row row:

  • winners.append(row)

  • else:

  • winners.append('Draw')

  • return winners

  • df_FIFA = find_win_team(df_FIFA)

  • df_FIFA.head

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    2、 获取世界杯所有比赛的前20强数据情况

    2.1 获取世界杯所有比赛获胜场数最多的前20强数据

  • s = df_FIFA.groupby('win_team')unt

  • s.sort_values(ascending=False, inplace=True)

  • s.drop(labels=, inplace=True)

  • 用pandas可视化如下:

    柱状图

  • s.head(20).plot(kind='bar', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    水平柱状图

  • s.sort_values(ascending=True,inplace=True)

  • s.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    饼图

  • s_percentage = s/s.sum

  • s_percentage

  • s_percentage.tail(20).plot(kind='pie', figsize=(10,10), autopct='%.1f%%',

  • startangle=173, title='Top 20 Winners of World Cup', label='')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    分析结论1:

    从赢球场数来看,巴西、德国、意大利、阿根廷四支球队实力最强。

    通过上面的分析,我们还可以来查看部分国家的获胜情况

  • s.get('China', default = 'NA')

  • s.get('Japan', default = 'NA')

  • s.get('Korea DPR', default = 'NA')

  • s.get('Korea Republic', default = 'NA')

  • s.get('Egypt', default = 'NA')

  • 运行结果分别是 ‘NA’,4,1,5,‘NA’。

    从结果来看,中国队,在世界杯比赛上(不含预选赛)还没有赢过。当然,本次世界杯的黑马-埃及队,之前两度进入世界杯上,但也没有赢过~~

    上面分析的是赢球场数的情况,下面我们来看下进球总数情况。

    2.2 各个国家队进球总数量情况

  • df_score_home = df_FIFA]

  • column_update =

  • df_score_homelumns = column_update

  • df_score_away = df_FIFA]

  • df_score_awaylumns = column_update

  • df_score = pdncat(, ignore_index=True)

  • s_score = df_score.groupby('team').sum

  • s_score.sort_values(ascending=False, inplace=True)

  • s_score.sort_values(ascending=True, inplace=True)

  • s_score.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 in Total Scores of World Cup')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    分析结论2:

    从进球总数量来看,德国、巴西、阿根廷、意大利四支球队实力最强。

    上面分析的是自1872年以来的所有球队的数据情况,下面,我们重点来分析下2018年世界杯32强的数据情况。

    3、2018年世界杯32强分析

    2018年世界杯的分组情况如下:

    第一组:俄罗斯、德国、巴西、葡萄牙、阿根廷、比利时、波兰、法国

    第二组:西班牙、秘鲁、瑞士、英格兰、哥伦比亚、墨西哥、乌拉圭、克罗地亚

    第三组:丹麦、冰岛、哥斯达黎加、瑞典、突尼斯、埃及、塞内加尔、伊朗

    第四组:塞尔维亚、尼日利亚、澳大利亚、日本、摩洛哥、巴拿马、韩国、沙特阿拉伯

    获取32强的所有数据

    首先,判断是否有队伍首次打入世界杯。

  • team_list =

  • for item in team_list:

  • if item not in s_score.index:

  • print(item)

  • out:

  • Iceland

  • Panama

  • 通过上述分析可知,冰岛队和巴拿马队是首次打入世界杯的。

    由于冰岛队和巴拿马队是首次进入世界杯,所以这里的32强数据,事实上是没有这两支队伍的历史数据的。

  • df_top32 = df_FIFA.isin(team_list))(df_FIFA.isin(team_list))]

  • 3.1 自1872年以来,32强数据情况

    赢球场数情况

  • s_32 = df_top32.groupby('win_team')unt

  • s_32.sort_values(ascending=False, inplace=True)

  • s_32.drop(labels=, inplace=True)

  • s_32.sort_values(ascending=True,inplace=True)

  • s_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 of World Cup since year 1872')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    进球数据情况

  • df_score_home_32 = df_top32]

  • column_update =

  • df_score_home_32lumns = column_update

  • df_score_away_32 = df_top32]

  • df_score_away_32lumns = column_update

  • df_score_32 = pdncat(, ignore_index=True)

  • s_score_32 = df_score_32.groupby('team').sum

  • s_score_32.sort_values(ascending=False, inplace=True)

  • s_score_32.sort_values(ascending=True, inplace=True)

  • s_score_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 in Total Scores of World Cup since year 1872')

  • 世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    分析结论3:

    自1872年以来,32强之间的世界杯比赛,从赢球场数和进球数量来看,德国、巴西、阿根廷三支球队实力最强。

    自1872年到现在,已经有100多年,时间跨度较大,有些国家已发生重大变化,后续分别分析自1978年(近10届)以及2002年(近4届)以来的比赛情况。

    程序代码是类似的,这里只显示可视化的结果。

    3.2 自1978年以来,32强数据情况

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    分析结论4:

    自1978年以来,32强之间的世界杯比赛,从赢球场数来看,阿根廷、德国、巴西三支球队实力最强。从进球数量来看,前3强也是这三支球队,但德国队的数据优势更明显。

    3.3 自2002年以来,32强数据情况

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    分析结论5:

    自2002年以来,32强之间的世界杯比赛,从赢球场数和进球数量来看,德国、阿根廷、巴西三支球队实力最强。其中,德国队的数据优势更明显。

    4、综合结论

    2018年世界杯的32支队伍,根据以往的世界杯比赛数据来看,预测前三强为 德国、阿根廷和巴西,其中德国队应该是夺冠的最大热门

    特别说明:以上数据分析,纯属个人学习用,预测结果与实际情况可能偏差很大,不能用于其他用途。

    好消息!第十届 GOPS(GOPS2018全球运维大会·上海站)即将火爆来袭!!

    GOPS 2018 全球运维大会 · 上海站

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    目前拟定的部分精彩议题包括:

    世界杯进球score(用 Python 分析4W场球赛,2018 世界杯冠军竟是……)

    还有另外50个大咖演讲在路上。您可扫码或点击阅读原文,以了解更多。

    扫码即可了解更多或立即报名