Fantasy Premier League

Liga-Premier Fantasi

Perpustakaan FPL yang mendapatkan semua statistik dasar untuk setiap pemain, data spesifik gw untuk setiap pemain, dan riwayat musim setiap pemain

Bagaimana cara mengutip kumpulan data ini?

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/}}
}

Pengakuan

• rin-hairie untuk menambahkan daftar tim master dan menggabungkan skrip

• ingin menambahkan file merge_gw.csv untuk musim 2016-17 dan 2017-18

• BDooley11 untuk menyediakan skrip manajer puncak

• speeder1987 untuk menyediakan file perlengkapan.csv 2018/19

• ravgeetdhillon untuk otomatisasi tindakan github untuk pembaruan data

• kz4killua untuk memperbaiki data GW37 untuk musim 21-22

• SaintJuniper untuk pembaruan kamus id musim 21-22

Pertanyaan Umum

Struktur Data

Folder data berisi data musim lalu dan musim saat ini. Ini disusun sebagai berikut:

• season/clean_players.csv : Statistik ikhtisar musim ini

• season/gws/gw_number.csv : Statistik khusus GW untuk musim tertentu

• season/gws/merged_gws.csv : Statistik GW demi GW untuk setiap pemain dalam satu file

• season/players/player_name/gws.csv : Statistik GW demi GW untuk pemain tertentu

• season/players/player_name/history.csv : Statistik riwayat musim sebelumnya untuk pemain tertentu.

Mengakses Data Secara Langsung dengan Python

Anda dapat mengakses file data dalam repositori ini secara terprogram menggunakan Python dan perpustakaan pandas . Di bawah ini adalah contoh penggunaan file data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Metode serupa dapat diterapkan pada file data lain di repositori. Perhatikan bahwa ini menggunakan URL mentah untuk akses file langsung, melewati UI GitHub.

 impor panda sebagai pd# URL file CSV (contoh)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# Baca file CSV menjadi pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)

Data Posisi Pemain

Di player_raw.csv, element_type adalah bidang yang sesuai dengan posisi. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD

Kesalahan

• Data poin yang diharapkan GW35 salah (semua nilai 0).

Berkontribusi

• Jika Anda merasa ada beberapa data yang hilang dan ingin Anda lihat, silakan membuat PR atau membuat isu yang menyoroti apa yang hilang dan apa yang ingin Anda tambahkan.

• Jika Anda memiliki akses ke data lama (sebelum 2016), silakan membuat Permintaan Tarik dengan menambahkan data ke repo atau membuat masalah dengan tautan ke data lama dan saya akan menambahkannya sendiri.

Menggunakan

Jika Anda menggunakan data dari sini untuk postingan situs web atau blog Anda, maka saya dengan rendah hati akan meminta Anda menambahkan tautan kembali ke repo ini sebagai sumber data (dan saya pada gilirannya akan menambahkan tautan ke postingan/situs Anda sebagai penggunaan penting dari repo ini).

Mengunduh Data Tim Anda

Anda dapat mengunduh data untuk tim Anda dengan menjalankan langkah-langkah berikut:

python teams_scraper.py <team_id>
#Eg: python teams_scraper.py 4582

Ini akan membuat folder baru bernama "team_<team_id>_data18-19" dengan file individual dari semua data penting

Penggunaan Penting dari Repositori ini

• Memilih Tim Ultimate Fantasy Premier League dengan ArcticDB oleh Matthew Simpson

• Menganalisis data Fantasy Premier League di R Course oleh Arif P. Sulistiono

• Prediktor Titik melalui Random Forests oleh Francesco Barbara

• Bola Uang (Kaki) – bagaimana tim sepak bola virtual kami yang dipilih seluruhnya oleh Machine Learning akan bersaing di liga besar?

• Pengenalan SQL menggunakan data FPL oleh Liam Connors

• Optimasi Tinjauan ke Belakang untuk FPL oleh Sertalp B. Cay

• Ilmu Data mendapatkan 1% teratas saat kembali ke FPL oleh James Asher

• FPLDASH: Dasbor Liga Premier Fantasi yang dapat disesuaikan oleh Jin Hyun Cheong

• Cara menang di Fantasy Football dengan Splunk dan Machine Learning oleh Rupert Truman

• Kuliah Umum Matematika Oxford Pemenang 2019-20 Joshua Bull

• Analisis Lotere 2019-20 oleh @theFPLKiwi

• Situs Web Pala Fantasi dengan kode247

• Liga Premier Fantasi 19/20, ulasan oleh Hersh Dhillon

• Visualisasi Data: Fantasy Premier League 19/20 oleh Erwindra Rusli

• Model Pembelajaran Mesin oleh pratz

• xA vs xG untuk Gelandang Serang/Penyerang oleh u/JLane1996

• Gol yang Diharapkan vs Gol Sebenarnya untuk Manchester United oleh u/JLane1996

• Tableau Viz oleh u/richkelana

• Pemain Top melawan rival GW13 oleh u/LiuSiuMing

• Captaincy Choice GW4 2019-20 diposting oleh Matthew Barnfield

• Membangun kumpulan data untuk analisis Fantasy Premier League oleh djfinnoy

• Laporan Nilai FPL 2019-20 Berdasarkan Siapa yang Mendapat Assist?

• Laporan Teori Talisman 2018-19 oleh Siapa yang Mendapat Bantuan?

• Analisis Sejarah di fplscrapR oleh Rasmus Chrisentsen

• Mengoptimalkan Tim Liga Premier Fantasi Secara Linear oleh Joseph O'Connor

• Cara Menang di Liga Fantasy Premier menggunakan Pembelajaran Mendalam oleh Paul Solomon

• graphql API oleh u/jeppews

• Pemodelan dan prediksi FPL oleh @alsgregory

• Jimat FPL.co.id oleh @FPL_COID

• Analisis Dampak Leicester City Brendan Rodgers di twitter oleh @neilswmurrayFPL

• Analisis Stat di twitter oleh @StatOnScout

• Artikel LinkedIn Arsenal-Chelsea oleh Velko Kamenov

• Artikel Formulir vs Perlengkapan Medium oleh JinHyunCheong

• Visualisasi oleh u/dkattir

• Visualisasi oleh u/Dray11

• Visualisasi situs web oleh @antoniaelek

• Pengklasifikasi Kapten FPL oleh Raghunandh GS

• Blog Pribadi Saya

• FPL.zoid.dev - Kueri data FPL dengan SQL di browser Anda

• Tabel Liga Premier berdasarkan Poin FPL oleh Edward F

• Medali Manajer FPL oleh Edward F

• SiegFPL oleh @infinitetrooper