Fantasy Premier League
1.0.0
Une bibliothèque FPL qui obtient toutes les statistiques de base pour chaque joueur, des données spécifiques à GW pour chaque joueur et l'historique de la saison de chaque joueur.
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 pour ajouter des listes d'équipes principales et fusionner des scripts
ergest pour l'ajout de fichiers merged_gw.csv pour les saisons 2016-17 et 2017-18
BDooley11 pour avoir fourni un script aux top managers
speeder1987 pour avoir fourni le fichier luminaires.csv 2018/19
ravgeetdhillon pour l'automatisation des actions github pour la mise à jour des données
kz4killua pour avoir corrigé les données GW37 pour la saison 21-22
SaintJuniper pour la mise à jour id-dictionary pour la saison 21-22
Le dossier de données contient les données des saisons passées ainsi que de la saison en cours. Il est structuré comme suit :
season/cleaned_players.csv : Les statistiques générales de la saison
season/gws/gw_number.csv : statistiques spécifiques à GW pour une saison particulière
season/gws/merged_gws.csv : statistiques GW par GW pour chaque joueur dans un seul fichier
season/players/player_name/gws.csv : statistiques GW-by-GW pour ce joueur spécifique
season/players/player_name/history.csv : statistiques de l'historique des saisons précédentes pour ce joueur spécifique.
Vous pouvez accéder aux fichiers de données de ce référentiel par programmation à l'aide de Python et de la bibliothèque pandas . Vous trouverez ci-dessous un exemple utilisant le fichier data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Des méthodes similaires peuvent être appliquées à d’autres fichiers de données du référentiel. Notez que cela utilise l'URL brute pour un accès direct aux fichiers, en contournant l'interface utilisateur de GitHub.
importer des pandas en tant que pd# URL du fichier CSV (exemple)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# Lire le fichier CSV dans un pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)
Dans Players_raw.csv, element_type est le champ qui correspond à la position. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD
Les données de points attendues du GW35 sont fausses (toutes les valeurs sont 0).
Si vous pensez qu'il manque certaines données que vous aimeriez voir, n'hésitez pas à créer un PR ou à créer un problème mettant en évidence ce qui manque et ce que vous aimeriez voir ajouté.
Si vous avez accès à d'anciennes données (avant 2016), n'hésitez pas à créer des Pull Requests en ajoutant les données au dépôt ou à créer un problème avec des liens vers d'anciennes données et je les ajouterai moi-même.
Si vous utilisez les données d'ici pour votre site Web ou vos articles de blog, je vous demanderais humblement d'ajouter un lien vers ce dépôt comme source de données (et j'ajouterais à mon tour un lien vers votre article/site comme utilisation notable de ce dépôt).
Vous pouvez télécharger les données de votre équipe en exécutant les étapes suivantes :
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
Cela créera un nouveau dossier appelé "team_<team_id>_data18-19" avec des fichiers individuels de toutes les données importantes
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