Fantasy Premier League
1.0.0
각 선수의 모든 기본 통계, 각 선수의 gw별 데이터 및 각 선수의 시즌 기록을 가져오는 FPL 라이브러리
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/}}
}마스터 팀 목록 및 병합 스크립트를 추가하는 rin-hairie
2016-17 및 2017-18 시즌용 merged_gw.csv 파일 추가 요청
최고 관리자 스크립트 제공을 위한 BDoley11
2018/19 Fixer.csv 파일을 제공하는 speeder1987
데이터 업데이트를 위한 github 작업 자동화를 위한 ravgeetdhillon
21-22 시즌의 GW37 데이터 수정을 위한 kz4killua
21-22 시즌 ID 사전 업데이트를 위한 SaintJuniper
데이터 폴더에는 현재 시즌뿐만 아니라 지난 시즌의 데이터가 포함되어 있습니다. 이는 다음과 같이 구성됩니다:
Season/cleaned_players.csv : 시즌 개요 통계
Season/gws/gw_number.csv : 특정 시즌의 GW별 통계
Season/gws/merged_gws.csv : 단일 파일에 있는 각 플레이어의 GW별 통계
Season/players/player_name/gws.csv : 해당 특정 플레이어에 대한 GW별 통계
Season/players/player_name/history.csv : 해당 특정 플레이어의 이전 시즌 기록 통계입니다.
Python과 pandas 라이브러리를 사용하여 프로그래밍 방식으로 이 저장소 내의 데이터 파일에 액세스할 수 있습니다. 다음은 data/2023-24/gws/merged_gw.csv 파일을 사용한 예시입니다. 저장소의 다른 데이터 파일에도 유사한 방법을 적용할 수 있습니다. 이것은 GitHub UI를 우회하여 직접 파일 액세스를 위해 원시 URL을 사용하고 있습니다.
CSV 파일의 pd# URL로 팬더 가져오기(예)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# 읽기 CSV 파일을 pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)로 변환합니다.
player_raw.csv에서 element_type은 위치에 해당하는 필드입니다. 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD
GW35 예상 포인트 데이터가 잘못되었습니다(모든 값이 0임).
보고 싶은 데이터 중 누락된 것이 있다고 생각되면 자유롭게 PR을 작성하거나 누락된 내용과 추가하고 싶은 내용을 강조하는 이슈를 작성해 주세요.
이전 데이터(2016년 이전)에 액세스할 수 있는 경우 언제든지 리포지토리에 데이터를 추가하는 끌어오기 요청을 생성하거나 이전 데이터에 대한 링크가 포함된 이슈를 생성해 주세요. 그러면 제가 직접 추가하겠습니다.
웹사이트나 블로그 게시물에 여기 데이터를 사용하는 경우 이 저장소에 대한 링크를 데이터 소스로 다시 추가해 주시기를 겸손히 요청합니다. 그리고 주목할만한 용도로 게시물/사이트에 대한 링크를 추가하겠습니다. 이 저장소의).
다음 단계를 실행하여 팀의 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
그러면 모든 중요한 데이터가 포함된 개별 파일이 포함된 "team_<team_id>_data18-19"라는 새 폴더가 생성됩니다.
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