Fantasy Premier League
1.0.0
Uma biblioteca FPL que obtém todas as estatísticas básicas de cada jogador, dados específicos de cada jogador e o histórico da temporada de cada jogador
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 para adicionar listas de equipes mestres e scripts de mesclagem
ergest para adicionar arquivos merged_gw.csv para as temporadas 2016-17 e 2017-18
BDooley11 por fornecer script para gerentes de topo
speeder1987 por fornecer o arquivo fixtures.csv 2018/19
ravgeetdhillon para automação de ações do github para atualização de dados
kz4killua por corrigir os dados do GW37 para a temporada 21-22
SaintJuniper para atualização do dicionário de identificação para a temporada 21-22
A pasta de dados contém os dados das temporadas anteriores e também da temporada atual. Está estruturado da seguinte forma:
season/cleaned_players.csv: A visão geral das estatísticas da temporada
season/gws/gw_number.csv: estatísticas específicas do GW para a temporada específica
season/gws/merged_gws.csv : Estatísticas de GW por GW para cada jogador em um único arquivo
season/players/player_name/gws.csv : estatísticas de GW por GW para aquele jogador específico
season/players/player_name/history.csv: estatísticas do histórico de temporadas anteriores para aquele jogador específico.
Você pode acessar arquivos de dados neste repositório programaticamente usando Python e a biblioteca pandas . Abaixo está um exemplo usando o arquivo data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Métodos semelhantes podem ser aplicados a outros arquivos de dados no repositório. Observe que isso está usando o URL bruto para acesso direto ao arquivo, ignorando a UI do GitHub.
importar pandas como pd# URL do arquivo CSV (exemplo)url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# Leia o arquivo CSV em um pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)
Em players_raw.csv, element_type é o campo que corresponde à posição. 1 = GK 2 = DEF 3 = MÉDIO 4 = FWD
Os dados de pontos esperados do GW35 estão errados (todos os valores são 0).
Se você acha que faltam alguns dados que você gostaria de ver, sinta-se à vontade para criar um PR ou criar um problema destacando o que está faltando e o que você gostaria que fosse adicionado
Se você tiver acesso a dados antigos (anteriores a 2016), sinta-se à vontade para criar solicitações pull adicionando os dados ao repositório ou criar um problema com links para dados antigos e eu mesmo os adicionarei.
Se você usar dados daqui para seu site ou postagens de blog, peço humildemente que você adicione um link para este repositório como fonte de dados (e eu, por sua vez, adicionaria um link para sua postagem/site como um uso notável deste repositório).
Você pode baixar os dados para sua equipe executando as seguintes etapas:
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
Isso criará uma nova pasta chamada "team_<team_id>_data18-19" com arquivos individuais de todos os dados importantes
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