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/}}
}
Le dossier de données contient les données des saisons passées ainsi que de la saison en cours. Il est structuré comme suit :
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.
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 )
Dans Players_raw.csv, element_type est le champ qui correspond à la position. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD
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
#Eg: python teams_scraper.py 4582
Cela créera un nouveau dossier appelé "team_
Choisir l'équipe Ultimate Fantasy Premier League avec ArcticDB par Matthew Simpson
Analyse des données de Fantasy Premier League dans R Course par Arif P. Sulistiono
Prédicteur de points via des forêts aléatoires par Francesco Barbara
Money (Foot)Ball – comment notre équipe de football virtuelle, entièrement sélectionnée par Machine Learning, va-t-elle concourir dans la cour des grands ?
Une introduction à SQL utilisant les données FPL par Liam Connors
Optimisation rétrospective pour FPL par Sertalp B. Cay
La science des données obtiendra le top 1 % à son retour en FPL par James Asher
FPLDASH : un tableau de bord personnalisable de Fantasy Premier League par Jin Hyun Cheong
Comment gagner au Fantasy Football avec Splunk et Machine Learning par Rupert Truman
Conférence publique sur les mathématiques à Oxford, lauréate 2019-20 de Joshua Bull
Analyse de la loterie 2019-20 par @theFPLKiwi
Site Web Fantasy Nutmeg par code247
Fantasy Premier League 19/20, une critique de Hersh Dhillon
Visualisation des données : Fantasy Premier League 19/20 par Erwindra Rusli
Modèle d'apprentissage automatique par Pratz
xA vs xG pour les milieux offensifs/attaquants par u/JLane1996
Objectifs attendus par rapport aux objectifs réels de Manchester United par u/JLane1996
Tableau Viz par u/richkelana
Meilleurs joueurs contre leur rival GW13 par u/LiuSiuMing
Article de Captaincy Choice GW4 2019-20 par Matthew Barnfield
Création d'un ensemble de données pour l'analyse de Fantasy Premier League par djfinnoy
Valeur dans le rapport FPL 2019-20 de Who Got The Assist ?
Rapport Talisman Theory 2018-19 de Who Got The Assist ?
Analyses historiques dans fplscrapR par Rasmus Chrisentsen
Optimisation linéaire des équipes de Fantasy Premier League par Joseph O'Connor
Comment gagner à la Fantasy Premier League en utilisant le Deep Learning par Paul Solomon
API graphql par u/jeppews
Modélisation et prédiction FPL par @alsgregory
FPL.co.id Talismans par @FPL_COID
Analyse d'impact de Brendan Rodgers de Leicester City sur Twitter par @neilswmurrayFPL
Analyse des statistiques sur Twitter par @StatOnScout
Article LinkedIn Arsenal-Chelsea par Velko Kamenov
Article Form vs Luminaire Medium par JinHyunCheong
Visualisation par u/dkattir
Visualisation par u/Dray11
Site de visualisation par @antoniaelek
Classificateur de capitaine FPL par Raghunandh GS
Mon blog personnel
FPL.zoid.dev - Interrogez les données FPL avec SQL dans votre navigateur
Tableau de la Premier League par points FPL par Edward F
Médailles FPL Manager par Edward F
SiegFPL par @infinitetrooper