मैंने हाल ही में फुटबॉल एनालिटिक्स में अपनी यात्रा शुरू की है और एक नमूना पायथन प्रोग्राम बनाया है जो सिंगल गेम शॉट डेटा को स्क्रैप करने के लिए https://understat.com/ का संदर्भ देता है।

यह डेटा हेरफेर में मेरी यात्रा की शुरुआत का प्रतीक है। मैं इस क्षेत्र में गहराई से उतरने के लिए उत्साहित हूं और जैसे-जैसे मैं आगे बढ़ूंगा और अधिक अपडेट साझा करने के लिए उत्सुक हूं।

रेपो:
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[ ]:

कैसे करें

• सभी आवश्यक पैकेज/मॉड्यूल अनुरोध, पांडा, ब्यूटीफुलसूप आयात करें
• https://understat.com/ पर जाएं और किसी भी मैच पर जाएं जिसके लिए आप विशिष्ट शॉट डेटा चाहते हैं। मिलान URL निम्न जैसा दिखना चाहिए https://understat.com/match/{match-id}
• data_scraping.py निष्पादित करें और मैच-आईडी इनपुट करें

बधाई हो!

प्रोग्राम फिर मैच से शॉट डेटा को स्क्रैप करता है और प्रत्येक होम और अवे टीम डेटा को एक अलग डेटा फ़्रेम में परिवर्तित करता है। फिर डेटा फ़्रेम को संदर्भ के लिए अलग CSV फ़ाइलों के रूप में निर्यात किया जाता है।

डेटा फ़्रेम:

सीएसवी: