2018年，火热的世界杯即将拉开序幕。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***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.style.use('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：
1. 获取所有世界杯比赛的数据(不含预选赛)
- df_FIFA_all = df[df['tournament'].str.contains('FIFA', regex=True)]
- df_FIFA = df_FIFA_all[df_FIFA_all['tournament']=='FIFA World Cup']
- df_FIFA.head()
结果如下：
数据做一个初步整理
- 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'])
创建一个新的列数据，包含获胜队伍的信息
- # 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：
2. 获取世界杯所有比赛的前20强数据情况
2.1 获取世界杯所有比赛获胜场数最多的前20强数据
- s = df_FIFA.groupby('win_team')['win_team'].count()
- s.sort_values(ascending=False, inplace=True)
- s.drop(labels=['Draw'], inplace=True)
用pandas可视化如下：
柱状图
- s.head(20).plot(kind='bar', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')
水平柱状图
- s.sort_values(ascending=True,inplace=True)
- s.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')
饼图
- 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='')
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***。
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上，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。
2.2 各个国家队进球总数量情况
- df_score_home = df_FIFA[['home_team', 'home_score']]
- column_update = ['team', 'score']
- df_score_home.columns = column_update
- df_score_away = df_FIFA[['away_team', 'away_score']]
- df_score_away.columns = column_update
- df_score = pd.concat([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')
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***。
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。
3. 2018年世界杯32强分析
2018年世界杯的分组情况如下：
- ***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***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***打入世界杯的。
由于冰岛队和巴拿马队是***进入世界杯，所以这里的32强数据，事实上是没有这两支队伍的历史数据的。
- df_top32 = df_FIFA[(df_FIFA['home_team'].isin(team_list))&(df_FIFA['away_team'].isin(team_list))]
3.1 自1872年以来，32强数据情况
赢球场数情况
- s_32 = df_top32.groupby('win_team')['win_team'].count()
- 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')
进球数据情况
- df_score_home_32 = df_top32[['home_team', 'home_score']]
- column_update = ['team', 'score']
- df_score_home_32.columns = column_update
- df_score_away_32 = df_top32[['away_team', 'away_score']]
- df_score_away_32.columns = column_update
- df_score_32 = pd.concat([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')
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***。
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。
3.2 自1978年以来，32强数据情况
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***。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。
3.3 自2002年以来，32强数据情况
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***。其中，德国队的数据优势更明显。
4. 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***热门。
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。
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。
