Fantasy Premier League
1.0.0
Eine FPL-Bibliothek, die alle grundlegenden Statistiken für jeden Spieler, GW-spezifische Daten für jeden Spieler und den Saisonverlauf jedes Spielers abruft
BibTeX:
@misc{anand2016fantasypremierleague,
title = {{FPL Historical Dataset}},
author = {Anand, Vaastav},
year = {2022},
howpublished = {Retrieved August 2022 from url{https://github.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/}}
}Rin-Hairie zum Hinzufügen von Master-Team-Listen und Zusammenführungsskripten
Ergest für das Hinzufügen von merged_gw.csv-Dateien für die Saisons 2016–17 und 2017–18
BDooley11 für die Bereitstellung von Top-Manager-Skripten
speeder1987 für die Bereitstellung der Datei Fixtures.csv 2018/19
Ravgeetdhillon für die Automatisierung von Github-Aktionen zur Datenaktualisierung
kz4killua für die Korrektur der GW37-Daten für die Saison 21-22
SaintJuniper für das ID-Dictionary-Update für die Saison 21-22
Der Datenordner enthält die Daten vergangener Saisons sowie der aktuellen Saison. Es ist wie folgt aufgebaut:
season/cleaned_players.csv: Die Übersichtsstatistiken für die Saison
season/gws/gw_number.csv: GW-spezifische Statistiken für die jeweilige Saison
season/gws/merged_gws.csv: GW-für-GW-Statistiken für jeden Spieler in einer einzelnen Datei
Season/players/player_name/gws.csv: GW-by-GW-Statistiken für diesen bestimmten Spieler
season/players/player_name/history.csv : Verlaufsstatistiken früherer Saisons für diesen bestimmten Spieler.
Sie können mithilfe von Python und der pandas -Bibliothek programmgesteuert auf Datendateien in diesem Repository zugreifen. Unten finden Sie ein Beispiel für die Verwendung der Datei data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Ähnliche Methoden können auf andere Datendateien im Repository angewendet werden. Beachten Sie, dass hierbei die Roh-URL für den direkten Dateizugriff verwendet wird und die GitHub-Benutzeroberfläche umgangen wird.
Pandas als pd importieren# URL der CSV-Datei (Beispiel)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# Lesen die CSV-Datei in einen Pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)
In „players_raw.csv“ ist „element_type“ das Feld, das der Position entspricht. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD
GW35 erwartete Punktedaten sind falsch (alle Werte sind 0).
Wenn Sie das Gefühl haben, dass einige Daten fehlen, die Sie gerne sehen würden, können Sie gerne eine PR erstellen oder eine Ausgabe erstellen, in der hervorgehoben wird, was fehlt und was Sie hinzufügen möchten
Wenn Sie Zugriff auf alte Daten (vor 2016) haben, können Sie gerne Pull-Requests erstellen, indem Sie die Daten dem Repo hinzufügen, oder ein Issue mit Links zu alten Daten erstellen, und ich werde sie selbst hinzufügen.
Wenn Sie Daten von hier für Ihre Website oder Blog-Beiträge verwenden, würde ich Sie demütig bitten, einen Link zurück zu diesem Repo als Datenquelle hinzuzufügen (und ich würde im Gegenzug einen Link zu Ihrem Beitrag/Ihrer Website als bemerkenswerte Verwendung hinzufügen). dieses Repos).
Sie können die Daten für Ihr Team herunterladen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
Dadurch wird ein neuer Ordner namens „team_<team_id>_data18-19“ mit einzelnen Dateien aller wichtigen Daten erstellt
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