Fantasy Premier League
1.0.0
Una biblioteca de FPL que obtiene todas las estadísticas básicas de cada jugador, datos específicos de gw para cada jugador y el historial de temporada de cada jugador.
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 por agregar listas de equipos maestros y fusionar scripts
ergest para agregar archivos fusionados_gw.csv para las temporadas 2016-17 y 2017-18
BDooley11 por proporcionar el guión para los altos directivos
speeder1987 por proporcionar el archivo fixtures.csv 2018/19
ravgeetdhillon para la automatización de acciones de github para la actualización de datos
kz4killua por corregir los datos de GW37 para la temporada 21-22
SaintJuniper para la actualización del diccionario id para la temporada 21-22
La carpeta de datos contiene los datos de temporadas pasadas y la temporada actual. Está estructurado de la siguiente manera:
season/cleaned_players.csv: resumen de estadísticas de la temporada
season/gws/gw_number.csv: estadísticas específicas de GW para una temporada en particular
season/gws/merged_gws.csv: estadísticas de GW por GW para cada jugador en un solo archivo
season/players/player_name/gws.csv: estadísticas de GW por GW para ese jugador específico
season/players/player_name/history.csv: estadísticas del historial de temporadas anteriores para ese jugador específico.
Puede acceder a archivos de datos dentro de este repositorio mediante programación utilizando Python y la biblioteca pandas . A continuación se muestra un ejemplo que utiliza el archivo data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Se pueden aplicar métodos similares a otros archivos de datos en el repositorio. Tenga en cuenta que esto utiliza la URL sin formato para acceder directamente a los archivos, sin pasar por la interfaz de usuario de GitHub.
importar pandas como pd# URL del archivo CSV (ejemplo)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# Leer el archivo CSV en un DataFramedf de pandas = pd.read_csv(url)
En player_raw.csv, element_type es el campo que corresponde a la posición. 1 = GK 2 = DEF 3 = MEDIO 4 = ADELANTE
Los datos de puntos esperados de GW35 son incorrectos (todos los valores son 0).
Si cree que faltan algunos datos que le gustaría ver, no dude en crear un PR o crear un problema que resalte lo que falta y lo que le gustaría que se agregue.
Si tiene acceso a datos antiguos (anteriores a 2016), no dude en crear solicitudes de extracción agregando los datos al repositorio o crear un problema con enlaces a datos antiguos y los agregaré yo mismo.
Si utiliza datos de aquí para su sitio web o publicaciones de blog, le pediría humildemente que agregue un enlace a este repositorio como fuente de datos (y yo, a su vez, agregaría un enlace a su publicación/sitio como un uso notable). de este repositorio).
Podrás descargar los datos de tu equipo ejecutando los siguientes pasos:
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
Esto creará una nueva carpeta llamada "team_<team_id>_data18-19" con archivos individuales de todos los datos importantes.
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