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欧洲足坛,5大联赛!Python爬虫数据可视化带你分析经典事件

五大联赛数据统计_女排联赛技术统计_泰国甲级联赛技术统计

前言:

R爬虫&可视化系列文章,说说欧洲五大联赛。作为一个不会踢球的资深足球迷,我俗称“懂球”。今天我就用数据来分析2017-2018赛季欧洲五大联赛的各项指标。

数据抓取:

我们选择虎扑网站进行数据爬取。虎扑网作为大型体育信息网站五大联赛数据统计,可以作为足球数据的来源。爬取分为两部分,玩家数据和游戏统计。更好的一点是虎扑网站上的数据是以表格形式存储的,如下图所示:

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上图中,由于虎扑战队信息的更新不是特别及时,所以我们会在后期对这部分数据和比赛数据进行内连接。循环爬取表的方法基本类似。下面只展示其中一款游戏的数据爬取,基本的玩家信息爬取类似:

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数据分析:

PART1:五大联赛数据对比

首先五大联赛数据统计,我们通过几个维度比较了五场大联盟比赛的特点。在 PC 端,我们使用 subplot 将四个对比图放在一起,让对比更加直观:

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通过以上指标,我们发现英超场均犯规次数远低于其他四大联赛,黄牌数量也较少,这与英超联赛的宽松标准密切相关。英超联赛中的告密者。西甲的越位和黄牌数量在五大联赛中处于领先地位,严格的吹哨规模更有利于技术流的发展。

法甲的整体射门转换率在五大联赛中处于最低的位置。一方面是因为一些神级门将的表现(上届世界杯​​有神级表现的奥乔亚,曾经在法甲巴黎37次射门,只打进1球),在另一方面,法甲想必也培养了一批“饼王”。

部分代码如下:

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PART2:玩家对比

我们首先选取四个重要指标,进球效率、助攻效率、犯规频率和TOP20扑救成功率。其中,犯规频率需要考虑到联赛整体的举报规模,所以计算时会乘以联赛的举报系数。以下是战斗死亡四个指标的组合图:

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进球效率TOP5:卡瓦尼、法尔考、伊卡尔迪、因莫比莱、迪巴拉

助攻效率TOP5:格德斯、夸德拉多、皮亚尼奇、博格巴、达胡德

失误率TOP5:内马尔、巴恩斯、桑切斯、埃尔南德斯、萨尔

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扑救成功率TOP5:奥布拉克、波普、特尔施特根、德赫亚、纳瓦斯

内马尔在对手眼中是一个巨大的威胁,帮助他在排名前1的位置上被侵犯。我希望内马尔照顾好自己的身体。明年的世界杯即将到来。Guedes和Oblak分别在助攻和扑克榜上名列前茅,这一定引起了各大巨头的关注。

之前饱受诟病的卡瓦尼,这次在得分效率榜上位居榜首,有些出人意料。似乎每个人的直觉和数据本身有时都是有偏差的。

另一个大家非常关心的问题是,谁有绝对的解雇权。我们选取了占全队百分比的前 20 名投篮,并比较了他们的投篮转化率:

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梅西、凯恩、C罗、巴洛特利、哲科分列前五,可见他们在球队中的地位。巴神是TOP5中出手转化率最高的,看来最近状态不错。C罗可能留下了杯赛进球的感觉,联赛射门的转化率并不理想。

汤姆因斯和卡罗尔的转化率都是0。这不是数据不足,但是这两个人确实没有得分,他们都需要在下半赛季做出改变。

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这部分代码涉及到melt函数,如下:

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PART3:联赛球员属性对比

最后我们来看看各大联赛球员的属性,重点对比年龄和国籍的分布。首先,我们看一下五大联赛的整体对比:

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五大联赛中外籍球员在英超出场的比例高于其他各大联赛。对此,本公众号推测足协已经看到了“欧洲中国队”联赛的现状,因此制定了“非常规”的u23和新的外援政策。

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最后,我们从地图的角度看一下五大联赛球员的全国分布情况:

以西甲的静态地图为例。颜色深浅表示不同国籍球员的总上场时间:

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以下是五大联赛的动态GIF图。由于公众号上传大小的限制,可能不是很清楚。每个图像切换代表不同联赛之间的切换:

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这部分的重要代码如下:

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从动态图中可以看出,各大联赛球员的国籍分布还是有一些差异的,这里就不详细解释了。五大联赛的分析暂时就到这里了。如果您在这方面有更多的分析点,可以留言交流。

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