Фэнтезийная Премьер-лига
1.0.0
Библиотека FPL, которая содержит всю базовую статистику для каждого игрока, данные, специфичные для gw, для каждого игрока и историю сезона каждого игрока.
БибТекс:
@misc{anand2016fantasypremierleague,
title = {{FPL Historical Dataset}},
author = {Anand, Vaastav},
year = {2022},
howpublished = {Retrieved August 2022 from url{https://github.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/}}
}
Папка данных содержит данные прошлых сезонов, а также текущего сезона. Он структурирован следующим образом:
Вы можете получить доступ к файлам данных в этом репозитории программно, используя Python и библиотеку pandas . Ниже приведен пример использования файла data/2023-24/gws/merged_gw.csv . Аналогичные методы можно применить и к другим файлам данных в репозитории. Обратите внимание, что для прямого доступа к файлу используется необработанный URL-адрес, минуя пользовательский интерфейс 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 )В player_raw.csv element_type — это поле, соответствующее позиции. 1 = Вратарь 2 = ЗАЩ 3 = СРЕДНИЙ 4 = ВПЕРЕД
Если вы используете данные отсюда для своего веб-сайта или сообщений в блоге, то я смиренно прошу вас добавить ссылку на этот репозиторий в качестве источника данных (а я, в свою очередь, добавлю ссылку на ваш пост/сайт в качестве заметного использования). этого репо).
Вы можете загрузить данные для своей команды, выполнив следующие шаги:
python teams_scraper.py
#Eg: python teams_scraper.py 4582
При этом будет создана новая папка под названием «team_
Выбор команды Премьер-лиги Ultimate Fantasy с помощью ArcticDB, Мэтью Симпсон
Анализ данных Fantasy Premier League в курсе R, автор Ариф П. Сулистионо
Предсказатель точек с помощью случайных лесов, Франческо Барбара
Money (Foot)Ball – как наша виртуальная футбольная команда, полностью отобранная с помощью машинного обучения, будет конкурировать в высшей лиге?
Введение в SQL с использованием данных FPL Лиама Коннорса
Ретроспективная оптимизация для FPL Серталпа Б. Кэя
Data Science получит 1% лучших после возвращения в FPL Джеймса Эшера
FPLDASH: настраиваемая панель управления Fantasy Premier League от Джин Хён Чонга
Как выиграть в фэнтези-футбол с помощью Splunk и машинного обучения, Руперт Трумэн
Открытая лекция по математике в Оксфорде победителя 2019–2020 годов Джошуа Булла
Анализ лотереи 2019–2020 годов от @theFPLKiwi
Веб-сайт «Фэнтези-мускатный орех» от code247
Fantasy Premier League 19/20, обзор Херша Диллона
Визуальные данные: Fantasy Premier League 19/20, автор: Эрвиндра Русли
Модель машинного обучения от Pratz
xA против xG для атакующих полузащитников/нападающих, автор u/JLane1996
Ожидаемые и фактические голы за «Манчестер Юнайтед», автор: u/JLane1996
Tableau Viz от u/richkelana
Лучшие игроки против соперника GW13 по версии u/LiuSiuMing
Выбор капитана GW4 2019-20, сообщение Мэтью Барнфилда
Создание набора данных для анализа Fantasy Premier League от djfinnoy
Отчет Who Got The Assist о ценности FPL 2019–2020?
Теория талисмана, отчет Who Got The Assist, 2018–2019 гг.
Исторический анализ в fplscrapR Расмуса Крисентсена
Линейная оптимизация команд фэнтези-премьер-лиги Джозеф О'Коннор
Как победить в фэнтези-премьер-лиге, используя глубокое обучение Пола Соломона
Graphql API от u/jeppews
Моделирование и прогнозирование FPL от @alsgregory
Талисманы FPL.co.id от @FPL_COID
Анализ воздействия Брендана Роджерса «Лестер Сити» в Твиттере @neilswmurrayFPL
Статистический анализ в Твиттере от @StatOnScout
Статья Велко Каменова «Арсенал-Челси» на LinkedIn
Статья Form vs Fixture Medium от JinHyunCheong
Визуализация: u/dkattir
Визуализация: u/Dray11
Сайт визуализации @antoniaelek
Классификатор капитанов FPL от Raghunandh GS
Мой личный блог
FPL.zoid.dev — запрос данных FPL с помощью SQL в вашем браузере.
Таблица Премьер-лиги по очкам FPL Эдварда Ф.
Медали менеджера FPL от Эдварда Ф.
SiegFPL от @infinitetrooper
