Fantasy Premier League

Fantasy-Premier-League

Eine FPL-Bibliothek, die alle grundlegenden Statistiken für jeden Spieler, GW-spezifische Daten für jeden Spieler und den Saisonverlauf jedes Spielers abruft

Wie kann ich diesen Datensatz zitieren?

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/}}
}

Anerkennung

• 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

FAQ

Datenstruktur

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.

Direkter Zugriff auf die Daten in Python

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.

 import pandas as pd

# URL of the CSV file (example)
url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"

# Read the CSV file into a pandas DataFrame
df = pd . read_csv ( url )

Daten zur Spielerposition

In „players_raw.csv“ ist „element_type“ das Feld, das der Position entspricht. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD

Errata

• GW35 erwartete Punktedaten sind falsch (alle Werte sind 0).

Mitwirken

• 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.

Benutzen

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).

Laden Sie Ihre Teamdaten herunter

Sie können die Daten für Ihr Team herunterladen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

 python teams_scraper.py 
#Eg: python teams_scraper.py 4582

Dadurch wird ein neuer Ordner namens „team__data18-19“ mit einzelnen Dateien aller wichtigen Daten erstellt

Bemerkenswerte Verwendungen dieses Repositorys

• Auswahl des Ultimate Fantasy Premier League-Teams mit ArcticDB von Matthew Simpson

• Analyse der Daten der Fantasy Premier League im R-Kurs von Arif P. Sulistiono

• Punktprädiktor über Random Forests von Francesco Barbara

• Money (Foot)Ball – wie wird unsere virtuelle Fußballmannschaft, die vollständig durch maschinelles Lernen ausgewählt wurde, in den großen Ligen konkurrieren?

• Eine Einführung in SQL mit FPL-Daten von Liam Connors

• Rückblickoptimierung für FPL von Sertalp B. Cay

• Data Science erreicht bei Rückkehr zur FPL Top 1 % von James Asher

• FPLDASH: Ein anpassbares Fantasy Premier League Dashboard von Jin Hyun Cheong

• Wie man mit Splunk und maschinellem Lernen beim Fantasy Football gewinnt von Rupert Truman

• 2019-20 Gewinner der Oxford Maths Public Lecture von Joshua Bull

• Lotterieanalyse 2019-20 von @theFPLKiwi

• Fantasy Nutmeg Website von code247

• Fantasy Premier League 19/20, eine Rezension von Hersh Dhillon

• Visualisierungsdaten: Fantasy Premier League 19/20 von Erwindra Rusli

• Modell für maschinelles Lernen von pratz

• xA vs. xG für angreifende Mittelfeldspieler/Stürmer von u/JLane1996

• Erwartete Tore vs. tatsächliche Tore für Manchester United von u/JLane1996

• Tableau Viz von u/richkelana

• Top-Spieler gegen GW13-Rivalen von u/LiuSiuMing

• Captaincy Choice GW4 2019-20 Beitrag von Matthew Barnfield

• Erstellen eines Datensatzes für die Fantasy Premier League-Analyse durch djfinnoy

• Wert im FPL 2019-20 Bericht von Who Got The Assist?

• Talisman Theory 2018-19 Bericht von Who Got The Assist?

• Historische Analysen in fplscrapR von Rasmus Chrisentsen

• Lineare Optimierung von Fantasy-Premier-League-Teams von Joseph O'Connor

• Wie man mit Deep Learning in der Fantasy Premier League gewinnt von Paul Solomon

• graphql API von u/jeppews

• FPL-Modellierung und Vorhersage von @alsgregory

• FPL.co.id Talismane von @FPL_COID

• Leicester City Brendan Rodgers Impact Analysis auf Twitter von @neilswmurrayFPL

• Statistikanalyse auf Twitter von @StatOnScout

• Arsenal-Chelsea LinkedIn-Artikel von Velko Kamenov

• Form vs Fixture Medium Artikel von JinHyunCheong

• Visualisierung von u/dkattir

• Visualisierung von u/Dray11

• Visualisierungswebsite von @antoniaelek

• FPL Captain Classifier von Raghunandh GS

• Mein persönlicher Blog

• FPL.zoid.dev – Fragen Sie FPL-Daten mit SQL in Ihrem Browser ab

• Premier League-Tabelle nach FPL-Punkten von Edward F

• FPL-Managermedaillen von Edward F

• SiegFPL von @infinitetrooper