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J'ai récemment commencé mon voyage en plongeant dans l'analyse du football et j'ai créé un exemple de programme Python qui fait référence à https://understat.com/ pour récupérer les données de tir d'un seul match.
Cela marque le début de mon voyage dans la manipulation de données. Je suis ravi de plonger plus profondément dans ce domaine et j'ai hâte de partager plus de mises à jour au fur et à mesure de mes progrès.
Repo :
https://github.com/UribeJr/football-data-scraper-to-csv-exporter
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[2]: #import modules and packages import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import pandas as pd # In[3]: #scrape single game shots base_url = 'https://understat.com/match/' match = str(input("Enter your match ID: ")) url = base_url + match # In[16]: res = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(res.content, 'lxml') span = soup.find('span') script = soup.find_all('script') script # In[18]: string = script[1].string string # In[26]: #strip symbols so we only have json data index_start = string.index("('") + 2 index_end = string.index("')") json_data = string[index_start:index_end] json_data = json_data.encode('utf8').decode('unicode_escape') data = json.loads(json_data) # In[35]: df_h = pd.DataFrame(data['h']) print("Home Team DataFrame:") print(df_h.head()) # In[37]: # Save the home team DataFrame to a CSV file df_h.to_csv('home_team_shots.csv', index=False) # In[ ]:
Le programme récupère ensuite les données de tir du match et convertit les données de chaque équipe à domicile et à l'extérieur dans une trame de données distincte. Les trames de données sont ensuite exportées sous forme de fichiers CSV distincts pour référence.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!