私は最近サッカー分析に飛び込み始め、https://understat.com/ を参照して 1 試合のショット データを収集するサンプル Python プログラムを作成しました。

これが私のデータ操作への旅の始まりです。この分野をさらに深く掘り下げることに興奮しており、進歩に応じてさらに最新情報を共有できることを楽しみにしています。

リポジトリ:
https://github.com/UribeJr/football-data-scraper-to-csv-exporter

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[2]:


#import modules and packages
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import pandas as pd


# In[3]:


#scrape single game shots
base_url = 'https://understat.com/match/'
match = str(input("Enter your match ID: "))
url = base_url   match


# In[16]:


res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'lxml')
span = soup.find('span')
script = soup.find_all('script')
script


# In[18]:


string = script[1].string
string


# In[26]:


#strip symbols so we only have json data
index_start = string.index("('")   2
index_end = string.index("')")

json_data = string[index_start:index_end]
json_data = json_data.encode('utf8').decode('unicode_escape')
data = json.loads(json_data)


# In[35]:


df_h = pd.DataFrame(data['h'])
print("Home Team DataFrame:")
print(df_h.head())


# In[37]:


# Save the home team DataFrame to a CSV file
df_h.to_csv('home_team_shots.csv', index=False)


# In[ ]:

ハウツー

• 必要なパッケージ/モジュール リクエスト、パンダ、BeautifulSoup をすべてインポートします
• https://understat.com/ にアクセスし、特定のショット データが必要な試合に移動します。一致 URL は次のようになります https://understat.com/match/{match-id}
• data_scraping.pyを実行し、match-idを入力します

おめでとう！

その後、プログラムは試合からショット データを収集し、ホームとアウェイの各チーム データを個別のデータ フレームに変換します。データ フレームは、参照用に個別の CSV ファイルとしてエクスポートされます。

データフレーム:

CSV: