Fantasy Premier League
1.0.0
FPL 庫，獲取每個球員的所有基本統計數據、每個球員的 GW 特定數據以及每個球員的賽季歷史
參考書目：
@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 用於新增主團隊清單和合併腳本
ergest 用於添加 2016-17 和 2017-18 賽季的 merged_gw.csv 文件
BDooley11 提供高階主管腳本
speeder1987 提供 2018/19 賽程.csv 文件
ravgeetdhillon 用於 github 操作自動化以進行資料更新
kz4killua 修復了 21-22 賽季的 GW37 數據
SaintJuniper 進行 21-22 賽季 id 字典更新
資料資料夾包含過去季節和當前季節的資料。它的結構如下：
season/cleaned_players.csv ：本季的概述統計數據
season/gws/gw_number.csv ：特定季節的 GW 特定統計數據
season/gws/merged_gws.csv ：單一檔案中每位球員的 GW-by-GW 統計數據
season/players/player_name/gws.csv ：該特定球員的 GW-by-GW 統計數據
season/players/player_name/history.csv ：該特定球員之前賽季的歷史統計數據。
您可以使用 Python 和pandas庫以程式設計方式存取此儲存庫中的資料檔案。以下是使用data/2023-24/gws/merged_gw.csv檔案的範例。類似的方法可以應用於儲存庫中的其他資料檔案。請注意，這是使用原始 URL 繞過 GitHub UI 直接存取檔案。
import pandas as pd# CSV 檔案的 URL（範例）url = "https://raw.githubusercontent.com/vaastav/Fantasy-Premier-League/master/data/2023-24/gws/merged_gw.csv"# 讀取將CSV 檔案轉換為pandas DataFramedf = pd.read_csv(url)
在players_raw.csv中，element_type是位置對應的欄位。 1 = GK 2 = DEF 3 = MID 4 = FWD
GW35 預期點數資料錯誤（所有值均為 0）。
如果您覺得缺少一些您希望查看的數據，請隨時建立 PR 或建立一個問題，突出顯示缺少的內容以及您想要添加的內容
如果您有權存取舊資料（2016 年之前），那麼請隨意建立 Pull 請求，將資料新增至儲存庫中，或建立包含舊資料連結的問題，我將自己新增它們。
如果您將此處的數據用於您的網站或部落格文章，那麼我會謙虛地請求您添加一個返回到此存儲庫的鏈接作為數據源（並且我會依次添加一個到您的文章/網站的鏈接作為顯著用法）本回購協議）。
您可以透過執行以下步驟來下載您團隊的資料：
python teams_scraper.py <team_id> #Eg: python teams_scraper.py 4582
這將建立一個名為「team_<team_id>_data18-19」的新資料夾，其中包含所有重要資料的單獨文件
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