หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

แฟนตาซี-พรีเมียร์ลีก-ลีก

ไลบรารี FPL ที่ได้รับสถิติพื้นฐานทั้งหมดสำหรับผู้เล่นแต่ละคน ข้อมูลเฉพาะ gw สำหรับผู้เล่นแต่ละคน และประวัติฤดูกาลของผู้เล่นแต่ละคน

จะ Cite ชุดข้อมูลนี้ได้อย่างไร

บิบเท็กซ์: 

 @misc{anand2016fantasypremierleague,
  title = {{FPL Historical Dataset}},
  author = {Anand, Vaastav},
  year = {2022},
  howpublished = {Retrieved August 2022 from url{https://github.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/}}
}

รับทราบ

  • rin-hairie สำหรับเพิ่มรายชื่อทีมหลักและรวมสคริปต์
  • ergest สำหรับการเพิ่มไฟล์ merged_gw.csv สำหรับฤดูกาล 2016-17 และ 2017-18
  • BDooley11 สำหรับจัดเตรียมสคริปต์ผู้จัดการระดับสูง
  • speeder1987 สำหรับการจัดหาไฟล์ Fixtures.csv ฤดูกาล 2018/19
  • ravgeetdhillon สำหรับการดำเนินการ GitHub อัตโนมัติสำหรับการอัพเดตข้อมูล
  • kz4killua สำหรับแก้ไขข้อมูล GW37 สำหรับฤดูกาล 21-22
  • SaintJuniper สำหรับการอัพเดต id-dictionary สำหรับฤดูกาลที่ 21-22

คำถามที่พบบ่อย

โครงสร้างข้อมูล

โฟลเดอร์ข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลจากฤดูกาลที่ผ่านมาและฤดูกาลปัจจุบัน มีโครงสร้างดังนี้:

  • season/cleaned_players.csv : สถิติโดยรวมของฤดูกาล
  • season/gws/gw_number.csv : สถิติเฉพาะ GW สำหรับฤดูกาลนั้นๆ
  • season/gws/merged_gws.csv : สถิติ GW-by-GW สำหรับผู้เล่นแต่ละคนในไฟล์เดียว
  • season/players/player_name/gws.csv : สถิติ GW-by-GW สำหรับผู้เล่นรายนั้น
  • season/players/player_name/history.csv : สถิติประวัติศาสตร์ฤดูกาลก่อนหน้าสำหรับผู้เล่นรายนั้น

การเข้าถึงข้อมูลโดยตรงใน Python

คุณสามารถเข้าถึงไฟล์ข้อมูลภายในพื้นที่เก็บข้อมูลนี้โดยทางโปรแกรมโดยใช้ Python และไลบรารี pandas ด้านล่างนี้คือตัวอย่างการใช้ไฟล์ data/2023-24/gws/merged_gw.csv วิธีการที่คล้ายกันนี้สามารถนำไปใช้กับไฟล์ข้อมูลอื่นในพื้นที่เก็บข้อมูลได้ โปรดทราบว่านี่คือการใช้ URL แบบ Raw สำหรับการเข้าถึงไฟล์โดยตรง โดยข้าม GitHub UI 

 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 )

ข้อมูลตำแหน่งผู้เล่น

ใน player_raw.csv element_type คือฟิลด์ที่สอดคล้องกับตำแหน่ง 1 = GK 2 = DEF 3 = กลาง 4 = FWD

คลาดเคลื่อน

  • ข้อมูลคะแนนที่คาดหวังของ GW35 ไม่ถูกต้อง (ค่าทั้งหมดเป็น 0)

มีส่วนร่วม

  • หากคุณรู้สึกว่ามีข้อมูลบางอย่างขาดหายไปซึ่งคุณต้องการดู โปรดอย่าลังเลที่จะสร้าง PR หรือสร้างปัญหาโดยเน้นถึงสิ่งที่ขาดหายไปและสิ่งที่คุณต้องการเพิ่ม
  • หากคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลเก่า (ก่อนปี 2559) โปรดสร้าง Pull Requests โดยเพิ่มข้อมูลลงใน repo หรือสร้างปัญหาพร้อมลิงก์ไปยังข้อมูลเก่า แล้วฉันจะเพิ่มเอง

โดยใช้

หากคุณใช้ข้อมูลจากที่นี่สำหรับเว็บไซต์หรือโพสต์บนบล็อกของคุณ ฉันขอให้คุณเพิ่มลิงก์กลับไปยัง repo นี้เป็นแหล่งข้อมูล (และในทางกลับกัน ฉันจะเพิ่มลิงก์ไปยังโพสต์/ไซต์ของคุณเป็นการใช้งานที่โดดเด่น ของการซื้อคืนนี้)

การดาวน์โหลดข้อมูลทีมของคุณ

คุณสามารถดาวน์โหลดข้อมูลสำหรับทีมของคุณได้โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: 

 python teams_scraper.py 
#Eg: python teams_scraper.py 4582

สิ่งนี้จะสร้างโฟลเดอร์ใหม่ชื่อ "team__data18-19" พร้อมไฟล์แต่ละไฟล์ของข้อมูลสำคัญทั้งหมด

การใช้งานที่โดดเด่นของพื้นที่เก็บข้อมูลนี้

  • การเลือกทีม Ultimate Fantasy Premier League กับ ArcticDB โดย Matthew Simpson

  • การวิเคราะห์ข้อมูล Fantasy Premier League ใน R Course โดย Arif P. Sulistiono

  • ตัวทำนายจุดผ่านป่าสุ่ม โดย Francesco Barbara

  • Money (Foot)Ball – ทีมฟุตบอลเสมือนจริงของเราจะคัดเลือกโดย Machine Learning แข่งขันในลีกใหญ่ได้อย่างไร

  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ SQL โดยใช้ข้อมูล FPL โดย Liam Connors

  • การเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าใจถึงเหตุการณ์หลังเหตุการณ์สำหรับ FPL โดย Sertalp B. Cay

  • Data Science จะได้รับผลตอบแทนสูงสุด 1% จาก FPL โดย James Asher

  • FPLDASH: แดชบอร์ด Fantasy Premier League ที่ปรับแต่งได้โดย Jin Hyun Cheong

  • วิธีชนะ Fantasy Football ด้วย Splunk และ Machine Learning โดย Rupert Truman

  • ผู้ชนะการบรรยายสาธารณะ Oxford Maths ของ Joshua Bull ประจำปี 2019-20

  • การวิเคราะห์ลอตเตอรีปี 2019-20 โดย @theFPLKiwi

  • เว็บไซต์ Fantasy Nutmeg โดยรหัส247

  • Fantasy Premier League 19/20 บทวิจารณ์โดย Hersh Dhillon

  • ข้อมูลภาพ: Fantasy Premier League 19/20 โดย Erwindra Rusli

  • โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดย pratz

  • xA กับ xG สำหรับกองกลางตัวรุก/กองหน้า โดย u/JLane1996

  • ประตูที่คาดหวังเทียบกับประตูจริงของแมนเชสเตอร์ยูไนเต็ด โดย u/JLane1996

  • Tableau Viz โดย u/richkelana

  • ผู้เล่นชั้นนำปะทะคู่แข่ง GW13 โดย u/LiuSiuMing

  • โพสต์ของ Captaincy Choice GW4 2019-20 โดย Matthew Barnfield

  • การสร้างชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ Fantasy Premier League โดย djfinnoy

  • มูลค่าในรายงาน FPL 2019-20 โดยใครเป็นผู้ช่วยเหลือ?

  • รายงานทฤษฎีเครื่องรางของขลังประจำปี 2018-19 โดยใครเป็นผู้ช่วยเหลือ?

  • การวิเคราะห์เชิงประวัติศาสตร์ใน fplscrapR โดย Rasmus Chrisentsen

  • การเพิ่มประสิทธิภาพทีมแฟนตาซีพรีเมียร์ลีกเป็นเส้นตรง โดย Joseph O'Connor

  • วิธีชนะใน Fantasy Premier League โดยใช้ Deep Learning โดย Paul Solomon

  • Graphql API โดย u/jeppews

  • การสร้างแบบจำลอง FPL และการทำนายโดย @alsgregory

  • FPL.co.id เครื่องรางของขลังโดย @FPL_COID

  • การวิเคราะห์ผลกระทบของเลสเตอร์ ซิตี้ เบรนแดน ร็อดเจอร์ส บนทวิตเตอร์โดย @neilswmurrayFPL

  • การวิเคราะห์สถิติบน Twitter โดย @StatOnScout

  • บทความ LinkedIn ของ Arsenal-Chelsea โดย Velko Kamenov

  • บทความฟอร์ม vs ฟิกซ์เจอร์ขนาดกลางโดยจินฮยอนชอง

  • การแสดงภาพโดย u/dkattir

  • การแสดงภาพโดย u/Dray11

  • เว็บไซต์การแสดงภาพโดย @antoniaelek

  • FPL กัปตันลักษณนามโดย Raghunandh GS

  • บล็อกส่วนตัวของฉัน

  • FPL.zoid.dev - ค้นหาข้อมูล FPL ด้วย SQL ในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • ตารางพรีเมียร์ลีกโดย FPL คะแนนโดย Edward F

  • เหรียญผู้จัดการ FPL โดย Edward F

  • SiegFPL โดย @infinitetrooper

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด