世界杯网页代码(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。

世界杯网页代码(我用Python分析了4W场比赛，2018世界杯冠军竟然是……)

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：

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获取所有世界杯比赛的数据（不含预选赛）

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

结果如下：

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对数据做一个初步整理，代码如下：

df_FIFA.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(df_FIFA.loc[:,'date']) 
df_FIFA['year'] = df_FIFA['date'].dt.year 
df_FIFA['diff_score'] = df_FIFA['home_score']-df_FIFA['away_score'] 
df_FIFA['win_team'] = '' 
df_FIFA['diff_score'] = pd.to_numeric(df_FIFA['diff_score'])

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[df_FIFA['diff_score']> 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']> 0, 'home_team'] 
df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0, 'away_team'] 
df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']== 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['home_score'] > row['away_score']: 
 winners.append(row['home_team']) 
 elif row['home_score'] < row['away_score']: 
 winners.append(row['away_team']) 
 else: 
 winners.append('Draw') 
 return winners 
df_FIFA['winner'] = find_win_team(df_FIFA) 
df_FIFA.head()

结果如下：

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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')['win_team']unt() 
s.sort_values(ascending=False, inplace=True) 
s.drop(labels=['Draw'], 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')

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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')

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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='')

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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[['home_team', 'home_score']] 
column_update = ['team', 'score'] 
df_score_homelumns = column_update 
df_score_away = df_FIFA[['away_team', 'away_score']] 
df_score_awaylumns = column_update 
df_score = pdncat([df_score_home,df_score_away], ignore_index=True) 
s_score = df_score.groupby('team')['score'].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')

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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

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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 = ['Russia', 'Germany', 'Brazil', 'Portugal', 'Argentina', 'Belgium', 'Poland', 'France', 
 'Spain', 'Peru', 'Switzerland', 'England', 'Colombia', 'Mexico', 'Uruguay', 'Croatia', 
 'Denmark', 'Iceland', 'Costa Rica', 'Sweden', 'Tunisia', 'Egypt', 'Senegal', 'Iran', 
 'Serbia', 'Nigeria', 'Australia', 'Japan', 'Morocco', 'Panama', 'Korea Republic', 'Saudi Arabia'] 
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[(df_FIFA['home_team'].isin(team_list))&(df_FIFA['away_team'].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')['win_team']unt() 
s_32.sort_values(ascending=False, inplace=True) 
s_32.drop(labels=['Draw'], 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')

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进球数据情况

df_score_home_32 = df_top32[['home_team', 'home_score']] 
column_update = ['team', 'score'] 
df_score_home_32lumns = column_update 
df_score_away_32 = df_top32[['away_team', 'away_score']] 
df_score_away_32lumns = column_update 
df_score_32 = pdncat([df_score_home_32,df_score_away_32], ignore_index=True) 
s_score_32 = df_score_32.groupby('team')['score'].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')

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