世界杯:用Python分析热门夺冠球队-(附源代码)

来源:转载 发布时间:2018-07-03 18:00:03 阅读量:952

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图片源自网络

作者

Lemon

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2018年,火热的世界杯即将拉开序幕。在比赛开始之前,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。

文中有获取本文源代码的方式。

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:


  1. import pandas as pd

  2. import matplotlib.pyplot as plt

  3. %matplotlib inline

  4. plt.style.use('ggplot')

  5. df = pd.read_csv('results.csv')

  6. 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:

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1、 获取所有世界杯比赛的数据(不含预选赛)


  1. df_FIFA_all = df[df['tournament'].str.contains('FIFA', regex=True)]

  2. df_FIFA = df_FIFA_all[df_FIFA_all['tournament']=='FIFA World Cup']

  3. df_FIFA.head()

结果如下:

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数据做一个初步整理


  1. df_FIFA.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(df_FIFA.loc[:,'date'])

  2. df_FIFA['year'] = df_FIFA['date'].dt.year

  3. df_FIFA['diff_score'] = df_FIFA['home_score']-df_FIFA['away_score']

  4. df_FIFA['win_team'] = ''

  5. df_FIFA['diff_score'] = pd.to_numeric(df_FIFA['diff_score'])

创建一个新的列数据,包含获胜队伍的信息


  1. # The first method to get the winners

  2. df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']> 0'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']> 0'home_team']

  3. df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0'away_team']

  4. df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']== 0'win_team'] = 'Draw'

  5. df_FIFA.head()

  6. # The second method to get the winners

  7. def find_win_team(df):

  8.    winners = []

  9.    for i, row in df.iterrows():

  10.        if row['home_score'] > row['away_score']:

  11.            winners.append(row['home_team'])

  12.        elif row['home_score'] < row['away_score']:

  13.            winners.append(row['away_team'])

  14.        else:

  15.            winners.append('Draw')

  16.    return winners

  17. df_FIFA['winner'] = find_win_team(df_FIFA)

  18. df_FIFA.head()

结果如下:

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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


  1. s = df_FIFA.groupby('win_team')['win_team'].count()

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

  3. s.drop(labels=['Draw'], inplace=True)

用pandas可视化如下:

柱状图


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

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水平柱状图


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

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

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饼图


  1. s_percentage = s/s.sum()

  2. s_percentage

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

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

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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


  1. s.get('China'default = 'NA')

  2. s.get('Japan'default = 'NA')

  3. s.get('Korea DPR'default = 'NA')

  4. s.get('Korea Republic'default = 'NA')

  5. 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


  1. df_score_home = df_FIFA[['home_team''home_score']]

  2. column_update = ['team''score']

  3. df_score_home.columns = column_update

  4. df_score_away = df_FIFA[['away_team''away_score']]

  5. df_score_away.columns = column_update

  6. df_score = pd.concat([df_score_home,df_score_away], ignore_index=True)

  7. s_score = df_score.groupby('team')['score'].sum()

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

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

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

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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。


  1. team_list = ['Russia''Germany''Brazil''Portugal''Argentina''Belgium''Poland''France',

  2.             'Spain''Peru''Switzerland''England''Colombia''Mexico''Uruguay''Croatia',

  3.            'Denmark''Iceland''Costa Rica''Sweden''Tunisia''Egypt''Senegal''Iran',

  4.            'Serbia''Nigeria''Australia''Japan''Morocco''Panama''Korea Republic''Saudi Arabia']

  5. for item in team_list:

  6.    if item not in s_score.index:

  7.        print(item)

  8. out:

  9. Iceland

  10. 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。


  1. df_top32 = df_FIFA[(df_FIFA['home_team'].isin(team_list))&(df_FIFA['away_team'].isin(team_list))]

3.1 自1872年以来,32强数据情况

赢球场数情况


  1. s_32 = df_top32.groupby('win_team')['win_team'].count()

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

  3. s_32.drop(labels=['Draw'], inplace=True)

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

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

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进球数据情况


  1. df_score_home_32 = df_top32[['home_team''home_score']]

  2. column_update = ['team''score']

  3. df_score_home_32.columns = column_update

  4. df_score_away_32 = df_top32[['away_team''away_score']]

  5. df_score_away_32.columns = column_update

  6. df_score_32 = pd.concat([df_score_home_32,df_score_away_32], ignore_index=True)

  7. s_score_32 = df_score_32.groupby('team')['score'].sum()

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

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

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

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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

赢球场数情况

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进球数据情况

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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

赢球场数情况

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进球数据情况

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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。

本文是一次比较综合的项目实战,希望可以给大家带来一些启发。 


- The End -


标签: Python
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