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1.数据来源
2.字段解释
世界杯成绩信息表：WorldCupsSummary
世界杯比赛比分汇总表：WorldCupMatches.csv
世界杯球员信息表：WorldCupPlayers.csv
3.数据分析及可视化
世界杯已经告一段落，作为一个学习大数据的学生，就像借此来做做分析玩，本次数据来源于天池大赛官网，大家可以去天池大赛官网自己下载，也可以通过我的网盘，链接放下面了。
1.数据来源
天池大赛官网链接：
/competition/entrance/532045/information
百度网盘下载链接：
python源代码也放入进去了（现在只有一个表的分析，后面会更新剩下两个表的分析）
/s/1GuiqtTLCwdR-yfobdhnX6w?pwd=zytt提取码：zytt
2.字段解释
世界杯成绩信息表：WorldCupsSummary
包含了所有21届世界杯赛事（1930-）的比赛主办国、前四名队伍、总参赛队伍、总进球数、现场观众人数等汇总信息，包括如下字段：
Year: 举办年份HostCountry: 举办国家Winner: 冠军队伍Second: 亚军队伍Third: 季军队伍Fourth: 第四名队伍GoalsScored: 总进球数QualifiedTeams: 总参赛队伍数MatchesPlayed: 总比赛场数Attendance: 现场观众总人数HostContinent: 举办国所在洲WinnerContinent: 冠军国家队所在洲
世界杯比赛比分汇总表：WorldCupMatches.csv
包含了所有21届世界杯赛事（1930-）单场比赛的信息，包括比赛时间、比赛主客队、比赛进球数、比赛裁判等信息。包括如下字段：
Year: 比赛（所属世界杯）举办年份Datetime: 比赛具体日期Stage: 比赛所属阶段，包括 小组赛（GroupX）、16进8（Quarter-Final）、半决赛（Semi-Final）、决赛（Final）等Stadium: 比赛体育场City: 比赛举办城市Home Team Name: 主队名Away Team Name: 客队名Home Team Goals: 主队进球数Away Team Goals: 客队进球数Attendance: 现场观众数Half-time Home Goals: 上半场主队进球数Half-time Away Goals: 上半场客队进球数Referee: 主裁Assistant 1: 助理裁判1Assistant 2: 助理裁判2RoundID: 比赛所处阶段ID，和Stage字段对应MatchID: 比赛IDHome Team Initials: 主队名字缩写Away Team Initials: 客队名字缩写
世界杯球员信息表：WorldCupPlayers.csv
RoundID: 比赛所处阶段ID，同比赛信息表的RoundID字段MatchID: 比赛IDTeam Initials: 队伍名Coach Name: 教练名Line-up: 首发/替补Shirt Number: 球衣号码Player Name: 队员名Position: 比赛角色，包括：C=Captain, GK=GoalkeeperEvent: 比赛事件，包括进球、红/黄牌等3.数据分析及可视化
在这里，我是对一个表一个表分析可视化来的，首先对世界杯成绩信息表：WorldCupsSummary进行分析。
我们先导入所需要用到的库
import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.charts import Map
然后导入数据
#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为100，默认为50pd.set_option('max_colwidth',100)df=pd.read_csv('WorldCupsSummary.csv',index_col=0)#将第一列作为索引列，即将时间作为索引
首先，我先分析进入半决赛的国家次数，夺冠次数，获得亚军次数，获得季军次数，获得第四名次数，由于给的数据都比较规则，不存在什么缺失值和异常值，故这里没怎么进行数据处理，但是在国家这里，国家名称存在着问题，如Germany FR 与Germany，这里需要对其进行合并，最终代码如下
#国家获得冠军数量groupbyed=df.groupby(['Winner']).groupsfor i in groupbyed :groupbyed[i]=len(groupbyed[i])groupbyed['Germany']=groupbyed['Germany FR']+groupbyed['Germany']#合并Germany与Germany FRdel groupbyed['Germany FR']groupbyed=pd.DataFrame([groupbyed]).Tgroupbyed.columns=['nums']#获得亚军数量Second=df.groupby('Second').groupsfor i in Second :Second[i]=len(Second[i])Second['Germany']=Second['Germany FR']+Second['Germany']del Second['Germany FR']Second=pd.DataFrame([Second]).TSecond.columns=['nums']#获得季军数Third=df.groupby('Third').groupsfor i in Third :Third[i]=len(Third[i])Third['Germany']=Third['Germany FR']+Third['Germany']del Third['Germany FR']Third=pd.DataFrame([Third]).TThird.columns=['nums']#第四名数Fourth=df.groupby('Fourth').groupsfor i in Fourth :Fourth[i]=len(Fourth[i])Fourth['Germany']=Fourth['Germany FR']del Fourth['Germany FR']Fourth=pd.DataFrame([Fourth]).TFourth.columns=['nums']groupbyed.reset_index(inplace=True)Second.reset_index(inplace=True)Third.reset_index(inplace=True)Fourth.reset_index(inplace=True)groupbyed=pd.merge(groupbyed,Second,how='outer',on='index')groupbyed=pd.merge(groupbyed,Third,how='outer',on='index')groupbyed=pd.merge(groupbyed,Fourth,how='outer',on='index')groupbyed.columns=['国家','冠军数','亚军数','季军数','第四名数']groupbyed.fillna(0,inplace=True)groupbyed['总数']=groupbyed['冠军数']+groupbyed['亚军数']+groupbyed['季军数']+groupbyed['第四名数']groupbyed.sort_values(by='总数',inplace=True,ascending=False)print(groupbyed)c = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px')).add_xaxis(list(groupbyed['国家'])).add_yaxis("冠军数", list(groupbyed['冠军数']),category_gap='15%').add_yaxis("亚军数", list(groupbyed['亚军数']),category_gap='15%').add_yaxis("季军数", list(groupbyed['季军数']),category_gap='15%').add_yaxis("第四名数", list(groupbyed['第四名数']),category_gap='15%').add_yaxis('总数',list(groupbyed['总数']),category_gap='15%').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="按照获奖总数排序",pos_left='20%'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='国家',axispointer_opts={'interval':'0'},axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=35,font_size=12)),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=15))).render("前四名.html"))
从上述可看出，进入半决赛最多的是德国队，其次就是巴西队、意大利队等，想不到韩国也进过半决赛，懂得都懂。
然后我们分析一下举办年份，按照四年一届世界杯，看看中间是否有过缺席
#统计未举办年份Year=list(df.index)count={}for i in range(1930,,4):count[str(i)]=Year.count(i)count=pd.DataFrame([count]).Tcount.columns=['是否举办']print(count[count['是否举办']==0])
发现1942年和1946年未举办，估计这是由于正在打二战所导致的
然后我们统计分析一波，总进球数，总比赛场数，总参赛队伍数，并简单计算一下场均进球数
GoalsScored=df.loc[:,'GoalsScored']changjun=np.array(GoalsScored)/np.array(df.loc[:,'MatchesPlayed'])changjun=[round(i,1) for i in changjun]# print(changjun)bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px')).add_xaxis(list(GoalsScored.index)).add_yaxis("总进球数", GoalsScored.tolist(),category_gap='15%',z=0).add_yaxis('总参赛队伍数',list(df.loc[:,'QualifiedTeams']),category_gap='15%',z=0).add_yaxis("总比赛场数",list(df.loc[:,'MatchesPlayed']),category_gap='15%',z=0).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axispointer_opts={'interval':'0'},axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=35,font_size=12),name='Time'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Numbers'),legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=15))))line=(Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px')).add_xaxis(GoalsScored.index.tolist()).add_yaxis("场均进球数",y_axis=changjun,is_smooth=True,is_symbol_show=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图-基本示例")))bar.overlap(line)bar.render('场均进球.html')
可看出参赛队伍从1930年的13支增加到了的32支，这么多支队伍，中国都进不去啧啧啧，参赛队伍的增加，导致了总进球数和比赛场次的增加，但54年和58年像是个意外，队伍不多，进的球还不少，难不成刚二战结束，踢球都带有民族情绪，而场均进球数，从1930年到呈下降趋势，这可能与早期足球参赛队伍少，比赛场次少有关吧，数量少了，偶然性就大嘛，而54年的场均进球数最高，平均每场都得进5、6个，搞得我还去百度了一下54年世界杯发生啥了，踢的这么激烈。
接着咱们看看世界杯现场观众数量的变化
people=[round(i,2) for i in df.loc[:,'Attendance']/10000]c = (Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px')).add_xaxis(df.index.tolist()).add_yaxis("现场观众总人数", people, is_smooth=True,markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='max',symbol_size = [80,50],name='max'),opts.MarkLineItem(type_='min',symbol_size = [80,50],name='min')])).set_global_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Time',type_="category",axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=False, type_="shadow"),),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='numbers(10000)')).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).render("现场观众总人数.html"))
世界杯现场观众数整体是上升的，从最初只有60万人到有303万人现场观看，上涨了近5倍，其中在1934年现场人数最少，只有36万人左右，可能是要打仗了吧=-=，而在1994年，现场人数最多，达到了358万人，是在美国所举办=-=。但我估计今年卡塔尔世界杯可能会破新高。
然后我们分析一下哪些国家举办国世界杯的吧，这里队日本和韩国的数据要处理一下，他们联合举办，就当他们都举办过的吧=-=，当然这里的德国和联邦德国依旧合并，而这里的USA需要更改为United States，England 也需要更改，不然Map画不出来=-=。
HostCountry=df.groupby(df.loc[:,'HostCountry']).groupsfor i in HostCountry:HostCountry[i]=len(HostCountry[i])HostCountry['Korea']=1HostCountry['Japan']=1del HostCountry['Korea/Japan']HostCountry['United States']=HostCountry['USA']del HostCountry['USA']HostCountry['United Kingdom']=HostCountry['England']del HostCountry['England']HostCountry=[[i,HostCountry[i]] for i in HostCountry]c=(Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px')).add(series_name="举办国家",data_pair=HostCountry,maptype="world",)# 全局配置项.set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图"),# 设置标准显示visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2, is_piecewise=False),)# 系列配置项.set_series_opts(# 标签名称显示，默认为Truelabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, color="blue"),showLegendSymbol=False)# 生成本地html文件.render("世界地图.html"))
只能说有的国家都举办二轮了，有的国家连一轮都没举办过 ，当然这和地区经济也有关，可以看在亚洲举办的次数最少，在欧洲举办的次数是最多的，像墨西哥，巴西，法国等都举办了两次了。
然后再看看夺冠国家的分布吧，这里英国的名字需要自己修改一下，不如又识别不了
Winner=df.groupby(['Winner']).groupsfor i in Winner :Winner[i]=len(Winner[i])Winner['Germany']=Winner['Germany FR']+Winner['Germany']del Winner['Germany FR']Winner['United Kingdom']=Winner['England']del Winner['England']Winner=[[i,Winner[i]] for i in Winner]# Winner.columns=['nums']c=(Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px')).add(series_name="夺冠国家",data_pair=Winner,maptype="world",)# 全局配置项.set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图"),# 设置标准显示visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5, is_piecewise=True),)# 系列配置项.set_series_opts(# 标签名称显示，默认为Truelabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, color="blue"),showLegendSymbol=False)# 生成本地html文件.render("夺冠国家分布.html"))
可以看出，巴西强呀，拿过五次冠军，德国也不弱呀，也拿了四次，整体来看，还是欧洲实力强劲，欧洲总共拿了12次冠军，剩下的就是南美洲拿了，其他洲呢呜呜呜，搞得像是个南美与欧洲的游戏似的。
然后我们开始分析第二个表，就是世界杯比赛比分汇总表：WorldCupMatches.csv这个表。
先导入模块，这里因为我是分呈两个py文件写的，所以我又导了一遍模块，这里说明一下吧，就没有具体的步骤是对数据进行清洗和处理的，因为数据原本已经很规整了，但里面一下国家名字需要处理，都在用到的时候进行处理，比如德国和联邦德国=-=。
import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsimport seaborn as snsfrom pyecharts.charts import Bar,Piefrom pyecharts.charts import Lineimport matplotlib.pyplot as plt
还是要导入数据
#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为100，默认为50pd.set_option('max_colwidth',100)df=pd.read_csv('WorldCupMatches.csv',index_col=0)#将第一列作为索引列，即将时间作为索引
然后我先分析了一下主客场对的取胜有没有影响，这里我就统计了一下主客场胜率
主客队队比赛胜利的影响#主场队胜win=int(df[df.loc[:,'Home Team Goals']>df.loc[:,'Away Team Goals']].count()[0])#平draw=int(df[df.loc[:,'Home Team Goals']==df.loc[:,'Away Team Goals']].count()[0])#主场队输loss=int(df[df.loc[:,'Home Team Goals']<df.loc[:,'Away Team Goals']].count()[0])print(win,draw,loss)print("主场胜率：",round(win/(win+draw+loss)*100,2),"%")print("主场平局概率：",round(draw/(win+draw+loss)*100,2),"%")print("客场胜率：",round(loss/(win+draw+loss)*100,2),"%")x_data = ['主场胜率','平局概率','客场胜率']y_data = [win,draw,loss]data_pair = [list(z) for z in zip(x_data, y_data)]data_pair.sort(key=lambda x: x[1])(Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c343c",width='1100px',height='500px')).add(series_name='概率',data_pair=data_pair,rosetype="radius",radius="60%",center=["50%", "50%"],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center",color='#fff'),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主客场胜率",pos_left="center",pos_top="30",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True,textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fff')),).set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"),label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),).render("主客场胜率.html"))
从中可以发现，主场优势是真实存在的，当作为主场方的，其胜率达到了58%，而客场的胜率只有20%，也确实是这样，以前在重庆看力帆打上海申花，全程都是一片红，只有一点蓝，然后加油的时候，申花傻逼直上云霄哇哈哈哈
然后统计一下在举办世界杯的年份中，未举办16强，半决赛，决赛等的年份，顺带统计一下这些比赛的场均观众人数吧
#统计一下小组赛，16进8，半决赛，决赛场均观众人数df.loc[df['Stage'].str.contains('Group'),'Stage']='Group'df.loc[df['Stage']=='First round','Stage']='Group'df.loc[df['Stage']=='Preliminary round','Stage']='Group'df.loc[df['Stage']=='Round of 16','Stage']='Quarter-finals'df.loc[df['Stage']=='Third place','Stage']='Match for third place'df.loc[df['Stage']=='Play-off for third place','Stage']='Match for third place'Stage=list(set(df['Stage']))Year=list(set(df.index))Index={}for i in Stage:a=[]for j in Year:a.append((j,i))Index[i]=agroupbyed=df.groupby(['Year','Stage']).agg('mean')Index=[list(i) for i in groupbyed.index]Index.sort(key=lambda x: x[1])Final=[]Group=[]Third=[]Quarter=[]Semi=[]Index=[tuple(i) for i in Index]for i in Index:if i[1]=='Final':Final.append(i)elif i[1]=='Group':Group.append(i)elif i[1]=='Match for third place':Third.append(i)elif i[1]=='Quarter-finals':Quarter.append(i)else:Semi.append(i)Year=[i[0] for i in groupbyed.loc[Group,:].index]Group=groupbyed.loc[Group,'Attendance']Quarter=groupbyed.loc[Quarter,'Attendance']data=pd.merge(Group,Quarter,how='outer',on='Year')Semi=groupbyed.loc[Semi,'Attendance']data=pd.merge(data,Semi,how='outer',on='Year')Third=groupbyed.loc[Third,'Attendance']data=pd.merge(data,Third,how='outer',on='Year')Final=groupbyed.loc[Final,'Attendance']data=pd.merge(data,Final,how='outer',on='Year')data.columns=['小组赛','16进8','半决赛','季军赛','决赛']for i in data.columns:print('未举办'+i+"的年份:",list(data[data[i].isna()][i].index))c = (Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px',height='550px')).add_xaxis(Year).add_yaxis("小组赛", data.iloc[:,0].tolist(), is_connect_nones=True,is_smooth=True).add_yaxis("16进8", data.iloc[:,1].tolist(), is_connect_nones=True,is_smooth=True).add_yaxis("半决赛", data.iloc[:,2].tolist(), is_connect_nones=True,is_smooth=True).add_yaxis("季军赛", data.iloc[:,3].tolist(), is_connect_nones=True,is_smooth=True).add_yaxis("决赛", data.iloc[:,4].tolist(), is_connect_nones=True,is_smooth=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,axis_pointer_type= "cross",trigger="axis"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Time'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Numbers')).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).render("不同比赛现场观众.html"))
从中可以指导1950年没有举办决赛，为此我还去百度了一下，1950年巴西世界杯，真没有正式的决赛，当也还没有半决赛=-=，好像是中途有几个国家退出了，咱们也不知道。从场均现场观众数来看，基本都是决赛>季军赛>半决赛>16进8>小组赛，但在1986年的季军赛，谁打谁呀，观众少的可怜，百度一下，法国打比利时=-=，法国4：2比利时，但为什么没人看呢
然后统计分析一下球队的进球数，失球数吧
#统计球队历史总进球数,失球数df.loc[df['Home Team Name'].str.contains('Germany'),'Home Team Name']='Germany'df.loc[df['Away Team Name'].str.contains('Germany'),'Away Team Name']='Germany'# print(df.loc[df['Home Team Name'].str.contains('German')])inGoals=pd.DataFrame(df.groupby(['Home Team Name']).agg('sum')['Home Team Goals']+df.groupby(['Away Team Name']).agg('sum')['Away Team Goals'])outGoals=pd.DataFrame(df.groupby(['Home Team Name']).agg('sum')['Away Team Goals']+df.groupby(['Away Team Name']).agg('sum')['Home Team Goals'])inGoals.index.names=['Team Name']outGoals.index.names=['Team Name']Goals=pd.merge(inGoals,outGoals,how='inner',on='Team Name')Goals['Total Goals']=Goals.iloc[:,0]+Goals.iloc[:,1]Goals.columns=['inGoals','outGoals','Total Goals']Goals=Goals.sort_values(by='Total Goals',ascending=False)Goals.fillna(0,inplace=True)#场均进球count1=df.groupby(['Home Team Name']).agg('count')['Datetime']count1.index.name='Team Name'count2=df.groupby(['Away Team Name']).agg('count')['Datetime']count2.index.name='Team Name'Goals=pd.merge(Goals,count1,how='inner',on='Team Name')Goals=pd.merge(Goals,count2,how='inner',on='Team Name')Goals['times']=Goals.iloc[:,3]+Goals.iloc[:,4]Goals.drop(Goals.columns[[3,4]],axis=1,inplace=True)Goals['avginGoals']=Goals.loc[:,'inGoals']/Goals.loc[:,'times']Goals['avgoutGoals']=Goals.loc[:,'outGoals']/Goals.loc[:,'times']# print(Goals)c = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px')).add_xaxis(Goals.index.tolist()).add_yaxis("总进球数", Goals.iloc[:,0].tolist()).add_yaxis("总失球数", Goals.iloc[:,1].tolist()).add_yaxis("总球数", Goals.iloc[:,2].tolist()).add_yaxis("场均进球数", [round(i,2) for i in Goals.iloc[:,4].tolist()]).add_yaxis("场均失球数", [round(i,2) for i in Goals.iloc[:,5].tolist()]).add_yaxis("总比赛场数", Goals.iloc[:,3].tolist()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Team Name'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Numbers'),).render("总球数.html"))
这个图是动态的嘛，反正可以拖动，进球多的反正都是那些强队，也没啥好说的，咱们来看看中国队，唯一一次进世界杯，但好像一个球没进，丢了9个球，打了三场，哎，看着今年的日本、韩国和沙特，真觉得国足在干嘛呀呜呜。
然后我们具体来看看冠军球队的进球和失球数吧
#统计一下冠军对的进球数失球数和场均进球失球，这里需要从另外个表获取一下数据df1=pd.read_csv('WorldCupsSummary.csv',index_col=0)#将第一列作为索引列，即将时间作为索引#国家获得冠军数量groupbyed=df1.groupby(['Winner']).groupsfor i in groupbyed :groupbyed[i]=len(groupbyed[i])groupbyed['Germany']=groupbyed['Germany FR']+groupbyed['Germany']#合并Germany与Germany FRdel groupbyed['Germany FR']groupbyed=pd.DataFrame([groupbyed]).Tgroupbyed.columns=['nums']groupbyed.sort_values(by='nums',ascending=False,inplace=True)guanjun=groupbyed[groupbyed['nums']>=1].indexc = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1150px')).add_xaxis(guanjun.tolist()).add_yaxis("总进球数", Goals.loc[guanjun,'inGoals'].tolist()).add_yaxis("总失球数", Goals.loc[guanjun,'outGoals'].tolist()).add_yaxis("总球数", Goals.loc[guanjun,'Total Goals'].tolist()).add_yaxis("场均进球数", [round(i,2) for i in Goals.loc[guanjun,'avginGoals'].tolist()]).add_yaxis("场均失球数", [round(i,2) for i in Goals.loc[guanjun,'avgoutGoals'].tolist()]).add_yaxis("总比赛场数", Goals.loc[guanjun,"times"].tolist()).add_yaxis("夺冠次数", groupbyed.loc[guanjun,"nums"].tolist()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='按照夺冠次数排名'),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Team Name'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Numbers'),).render("冠军球数.html"))
在比赛场次中，德国打的最多，其次就是巴西，加之两者实力也差不多，所以德国进球数和失球数都高于巴西也是正常，虽然巴西比德国多一个冠军呢，而在场均进球和失球数上看，巴西都好于德国，同时巴西是场均进球最多的，但只有巴西和德国场均进球破2了，说明这两只是进攻性较强的队伍，而法国的场均失球是最少的，一场比赛一个球都不一定能丢，说明法国队防守挺厉害的，
接下来，咱们看看比分最大的10场比赛是哪10场
#比分最大的比赛df['maxGoals']=abs(df.loc[:,'Home Team Goals']-df.loc[:,'Away Team Goals'])df.sort_values(by='maxGoals',ascending=False,inplace=True)df['VS']=df.loc[:,'Home Team Name']+' VS '+df.loc[:,'Away Team Name']df['result'] = df['Home Team Goals'].astype(str)+"-"+df['Away Team Goals'].astype(str)# print(df.iloc[:10,df.columns.get_loc('VS')])plt.figure(figsize=(12, 10))ax = sns.barplot(y=df.iloc[:10,df.columns.get_loc('VS')], x=df.iloc[:10,df.columns.get_loc('maxGoals')])sns.despine(right=True)plt.ylabel('Match',fontsize=15)plt.xlabel('Score Difference',fontsize=15)plt.yticks(size=12)plt.xticks(size=12)plt.title('Top10 Score Gap', size=20)for i, s in enumerate("Stadium " + df.iloc[:10,df.columns.get_loc('Stadium')] + ", Date: " + df.iloc[:10,df.columns.get_loc('Datetime')] + "\n" +", match result: " + df.iloc[:10,df.columns.get_loc('result')]):ax.text(1, i, s, fontsize=12, color='white', va='center')plt.show()
哇哦，比分差距最大的是9，这么大的比分，压对了得多大的赔率呀哇哈哈哈
最后咱们来看看，参与3届世界杯以上的主裁吧，希望马宁下次能当主裁（偷笑）
#参与三届世界杯的主裁Referee=df.groupby(['Referee']).groupstimes=[]for i in Referee:times.append(len(list(set(Referee[i]))))Referee[i]=list(set(Referee[i]))Referee=pd.DataFrame().from_dict(Referee,orient='index')Referee['Times']=timesReferee.index.name='Referee Name'Referee.columns=['时间1','时间2','时间3','次数']# Referee.columns=['Times']Referee.sort_values(by='次数',inplace=True,ascending=False)plt.figure(figsize=(12, 10))plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签ax = sns.barplot(y=Referee[Referee['次数']==3].index, x=Referee.loc[Referee[Referee['次数']==3].index,'次数'])sns.despine(right=True)plt.ylabel('主裁',fontsize=15)plt.xlabel('次数',fontsize=15)plt.yticks(size=12)plt.xticks(size=12)plt.title('参与三次世界杯的主裁', size=20)for i, s in enumerate("主裁世界杯时间：" + Referee.loc[Referee[Referee['次数']==3].index,'时间1'].astype(int).astype(str)+'年、'+ Referee.loc[Referee[Referee['次数']==3].index,'时间2'].astype(int).astype(str) +'年、'+ Referee.loc[Referee[Referee['次数']==3].index,'时间3'].astype(int).astype(str)+'年'):ax.text(1, i, s, fontsize=12, color='white', va='center')plt.show()
这些裁判估计都很厉害吧，咱们也不认识，我也懂足球，咱们就不对他们分析了
然后后面还有一个球员信息的表，我我看了一下好像没啥可以分析的，咱们就不对其进行分析了，如果有兴趣的可以自己去分析分析吧，就到这吧respect！
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