Il semble qu'une nouvelle loterie avec un score total commencera dans la loterie sportive,

Contexte

Type Correspondance cible Type de vote probabilité %
BIG 14 1,0,2 1/4,782,969 0.00000020907
MEGA BIG 12 1,2,3,4 1/16,777,216 0.0000000596

Sujet principal

Flux de processus

  1. Récupérez les données de la page calendrier / résultats de Jleague Data Site de 2014 à 2019
  2. Lisez le fichier CSV obtenu en 1) et créez un DataFrame.
  3. De plus, créez un DataFrame séparé pour J1, J2 et J3 uniquement.
  4. Créez 4 graphiques avec matplotlib.
  5. Agréger le «score total» à 1 point ou moins, 2 points, 3 points, 4 points ou plus de «MEGA BIG».
  6. Faites un graphique des résultats agrégés.

code

① Obtenez les données de la page calendrier / résultats de Jleague Data Site de 2014 à 2019

Année Tournoi Section Jour du match Heure K / O Accueil Score Absent Stade Participants émission de télévision
0 2014 J1 Section 1 Jour 1 03/01 (samedi) 14:04 C Osaka 0-1 Hiroshima Yanmar 37079 Scaper! / Scaper! Service premium / synthèse NHK
1 2014 J1 Section 1 Jour 1 03/01 (samedi) 14:04 Nagoya 2-3 Shimizu Toyoda Su 21657 Scaper! / Scaper! Service Premium / NHK Nagoya / NHK Shizuoka
2 2014 J1 Section 1 Jour 1 03/01 (samedi) 14:05 Torisu 5-0 Tokushima Beasta 14296 Scaper! / Scaper! Service Premium / NHK Tokushima / NHK Saga
3 2014 J1 Section 1 Jour 1 03/01 (samedi) 14:05 Kofu 0-4 Kashima National 13809 Scaper! / Scaper! Service Premium / NHK Kofu / NHK Mito
4 2014 J1 Section 1 Jour 1 03/01 (samedi) 14:05 Sendai 1-2 Niigata Votresta 15852 Scaper! / Scaper! Service Premium / NHK Sendai / NHK Niigata

(2) Lisez le fichier CSV obtenu en (1) et créez un DataFrame.

col_name = ['année','Tournoi','section','Jour de match','K/O temps','domicile','But','Une façon','Stade','Visiteurs','Diffusion TV']
results = pd.DataFrame(index=[], columns=col_name)

for f in files:
    tmp_data = pd.read_csv(f, sep=',', encoding='utf-8')
    results = results.append(tmp_data, ignore_index=True, sort=False)

③ De plus, créez DataFrame séparément pour J1, J2 et J3 uniquement.

#Score total des données pour J1, J2 et J3 uniquement
score_J1 = score_data[score_data['Tournoi'] == 'J1']
idx_J1 = sorted(score_J1['Score total'].unique())
scoreJ1 = pd.DataFrame({'Score total':idx_J1, 'cnt':score_J1['Score total'].value_counts()}, index=idx_J1)
scoreJ1 = scoreJ1.reset_index().drop('index', axis=1)

score_J2 = score_data[score_data['Tournoi'] == 'J2']
idx_J2 = sorted(score_J2['Score total'].unique())
scoreJ2 = pd.DataFrame({'Score total':idx_J2, 'cnt':score_J2['Score total'].value_counts()}, index=idx_J2)
scoreJ2 = scoreJ2.reset_index().drop('index', axis=1)

score_J3 = score_data[score_data['Tournoi'] == 'J3']
idx_J3 = sorted(score_J3['Score total'].unique())
scoreJ3 = pd.DataFrame({'Score total':idx_J3, 'cnt':score_J3['Score total'].value_counts()}, index=idx_J3)
scoreJ3 = scoreJ3.reset_index().drop('index', axis=1)

④ Créez 4 graphiques avec matplotlib.

#Graph J1, J2, J3 et le tout
fig = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=144)
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)

#Paramètres de style de graphique d'origine
plt.style.use("mystyle")
plt.rcParams["font.family"] = "IPAexGothic"

#Pour stocker des objets graphiques
axes = []
score_list = [scoreJ1['Score total'], scoreJ2['Score total'], scoreJ3['Score total'], score_all['Score total']]
cnt_list = [scoreJ1['cnt'], scoreJ2['cnt'], scoreJ3['cnt'], score_all['cnt']]
cat_list = ['J1', 'J2', 'J3', 'ALL']

#Parcourez 4 graphiques de J1, J2, J3, ALL
for i in range(4):
    axes.append(fig.add_subplot(4,1,i+1))
    axes[i].bar(score_list[i], cnt_list[i])
    [axes[i].text(score_list[i][s], cnt_list[i][s]+25, str(score), size=12, color='r', ha='center') for s, score in enumerate(cnt_list[i])]
    axes[i].set_xticks(np.arange(0,16,1))
    axes[i].set_ylabel(cat_list[i])
    axes[i].set_ylim(0,1500)
    axes[i].text(15-1, 1500-200, 'n:'+str(sum(cnt_list[i])))

plt.xlabel('Score total')

txt1 = 'J'ai essayé de visualiser le score total du match dans la J League.'
fig.text(.05, .9, txt1, fontsize=32, horizontalalignment="left")
txt2 = "Source: site de données JLeague"
fig.text(.9, .05, txt2, fontsize=14, horizontalalignment="right")

plt.savefig('./img/score.png')
plt.show()
score.png

⑤ Ajoutez la colonne "Mega" à "Score total" avec 1 point ou moins, 2 points, 3 points, 4 points ou plus de "MEGA BIG"

#Faire une classification de score MEGA
def mega(df):
    if df in (2, 3):
        return df
    elif df <= 1:
        return 1
    elif df >=4:
        return 4

score_data['Mega'] = score_data['Score total'].apply(mega)

⑥ Faites un graphique des résultats agrégés. mega_plot.png

Résumé

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