python看世界杯(我用Python分析了4W场比赛，2018世界杯冠军竟然是……)

2018 年俄罗斯世界杯将在北京时间 6 月 14 日 23 时于莫斯科的卢日尼基球场正式打响揭幕战。

在比赛开始之前，我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析，并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队。

通过数据分析，可以发现很多有趣的结果，比如：

找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍

找出 2018 年 32 强中之前已经进入过世界杯，但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍

当然，我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测 2018 年世界杯的夺冠热门队伍。

本次分析的数据来源于 Kaggle， 包含从 1872 年到今年的数据，包括世界杯比赛、世界杯预选赛、亚洲杯、欧洲杯、国家之间的友谊赛等比赛，一共大约 40000 场比赛的情况。

本次的环境为：

• Window 7 系统
• Python 3.6
• Jupyter Notebook
• pandas version 0.22.0

先来看看数据的情况：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.stylee('ggplot') df = pd.read_csv('results.csv') df.head()

该数据集包含的数据列的信息如下：

• 日期
• 主队名称
• 客队名称
• 主队进球数 （不含点球）
• 客队进球数 （不含点球）
• 比赛的类型
• 比赛所在城市
• 比赛所在国家
• 是否中立

结果如下：

获取所有世界杯比赛的数据（不含预选赛）

df_FIFA_all = df.strntains('FIFA', regex=True)] df_FIFA = df_FIFA_all=='FIFA World Cup'] df_FIFA.head()

结果如下：

对数据做一个初步整理，代码如下：

df_FIFA.loc = pd.to_datetime(df_FIFA.loc) df_FIFA = df_FIFA.dt.year df_FIFA = df_FIFA-df_FIFA df_FIFA = '' df_FIFA = pd.to_numeric(df_FIFA)

然后创建一个新的列数据，包含获胜队伍的信息，代码如下：

# The first method to get the winners df_FIFA.loc 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc 0, 'home_team'] df_FIFA.loc 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc 0, 'away_team'] df_FIFA.loc== 0, 'win_team'] = 'Draw' df_FIFA.head() # The second method to get the winners def find_win_team(df): winners = for i, row in df.iterrows(): if row row: winners.append(row) elif row row: winners.append(row) else: winners.append('Draw') return winners df_FIFA = find_win_team(df_FIFA) df_FIFA.head()

结果如下：

获取世界杯所有比赛的前 20 强数据情况

获取世界杯所有比赛获胜场数最多的前 20 强数据，代码如下：

s = df_FIFA.groupby('win_team')unt() s.sort_values(ascending=False, inplace=True) s.drop(labels=, inplace=True)

然后用 pandas 可视化如下：

s.head(20).plot(kind='bar', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

柱状图

s.sort_values(ascending=True,inplace=True) s.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

水平柱状图

s_percentage = s/s.sum() s_percentage s_percentage.tail(20).plot(kind='pie', figsize=(10,10), autopct='%.1f%%', startangle=173, title='Top 20 Winners of World Cup', label='')

饼图

分析结论 1

从赢球场数来看，巴西、德国、意大利、阿根廷四支球队实力最强。

通过上面的分析，我们还可以来查看部分国家的获胜情况：

s.get('China', default = 'NA') s.get('Japan', default = 'NA') s.get('Korea DPR', default = 'NA') s.get('Korea Republic', default = 'NA') s.get('Egypt', default = 'NA')

运行结果分别是 ‘NA’，4，1，5，‘NA’。

从结果来看，中国队，在世界杯比赛上（不含预选赛）还没有赢过。当然，本次世界杯的黑马-埃及队，之前两度进入世界杯，但也没有赢过~~

上面分析的是赢球场数的情况，下面我们来看下进球总数情况。

分析各个国家队进球总数量情况，代码如下：

df_score_home = df_FIFA] column_update = df_score_homelumns = column_update df_score_away = df_FIFA] df_score_awaylumns = column_update df_score = pdncat(, ignore_index=True) s_score = df_score.groupby('team').sum() s_score.sort_values(ascending=False, inplace=True) s_score.sort_values(ascending=True, inplace=True) s_score.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 in Total Scores of World Cup')

分析结论 2

从进球总数量来看，德国、巴西、阿根廷、意大利四支球队实力最强。

上面分析的是自 1872 年以来的所有球队的数据情况，下面，我们重点来分析下 2018 年世界杯 32 强的数据情况。

2018 年世界杯 32 强分析

微信截图_20180604172650.png

2018 年世界杯的分组情况如下：

• 第一组：俄罗斯、德国、巴西、葡萄牙、阿根廷、比利时、波兰、法国
• 第二组：西班牙、秘鲁、瑞士、英格兰、哥伦比亚、墨西哥、乌拉圭、克罗地亚
• 第三组：丹麦、冰岛、哥斯达黎加、瑞典、突尼斯、埃及、塞内加尔、伊朗
• 第四组：塞尔维亚、尼日利亚、澳大利亚、日本、摩洛哥、巴拿马、韩国、沙特阿拉伯

获取 32 强的所有数据，首先，判断是否有队伍首次打入世界杯：

team_list = for item in team_list: if item not in s_score.index: print(item) out: Iceland Panama

通过上述分析可知，冰岛队和巴拿马队是首次打入世界杯的。

由于冰岛队和巴拿马队是首次进入世界杯，所以这里的 32 强数据，没有这两支队伍的历史数据。

df_top32 = df_FIFA.isin(team_list))(df_FIFA.isin(team_list))]

下面是自 1872 年以来，32 强数据情况分析：

赢球场数情况

s_32 = df_top32.groupby('win_team')unt() s_32.sort_values(ascending=False, inplace=True) s_32.drop(labels=, inplace=True) s_32.sort_values(ascending=True,inplace=True) s_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 of World Cup since year 1872')

进球数据情况

df_score_home_32 = df_top32] column_update = df_score_home_32lumns = column_update df_score_away_32 = df_top32] df_score_away_32lumns = column_update df_score_32 = pdncat(, ignore_index=True) s_score_32 = df_score_32.groupby('team').sum() s_score_32.sort_values(ascending=False, inplace=True) s_score_32.sort_values(ascending=True, inplace=True) s_score_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 in Total Scores of World Cup since year 1872')

分析结论 3

自 1872 年以来，32 强之间的世界杯比赛，从赢球场数和进球数量来看，德国、巴西、阿根廷三支球队实力最强。

自 1872 年到现在，已经有 100 多年，时间跨度较大，有些国家已发生重大变化，后续分别分析自 1978 年（近 10 届）以及 2002 年（近 4 届）以来的比赛情况。程序代码是类似的，这里只显示可视化的结果。

下面是自 1978 年以来，32 强数据情况分析：

赢球场数情况

进球数据情况

分析结论 4

自 1978 年以来，32 强之间的世界杯比赛，从赢球场数来看，阿根廷、德国、巴西三支球队实力最强。从进球数量来看，前 3 强也是这三支球队，但德国队的数据优势更明显。

下面是自 2002 年以来，32 强数据情况分析：

赢球场数情况

进球数据情况

分析结论 5

自 2002 年以来，32 强之间的世界杯比赛，从赢球场数和进球数量来看，德国、阿根廷、巴西三支球队实力最强。其中，德国队的数据优势更明显。

综合结论

2018 年世界杯的 32 支队伍，根据以往的世界杯比赛数据来看，预测前三强为德国、阿根廷和巴西，其中德国队应该是夺冠的最大热门。本文是一次比较综合的项目实战，希望可以给大家带来一些启发。

特别说明：以上数据分析，纯属个人学习用，预测结果与实际情况可能偏差很大，不能用于其他用途。