我最近開始了我的足球分析之旅，並創建了一個示例 Python 程序，該程序引用 https://understat.com/ 來抓取單場比賽的射門數據。

這標誌著我資料操作之旅的開始。我很高興能更深入地研究這個領域，並期待隨著我的進步分享更多更新。

回購：
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[ ]:

如何做

• 導入所有必需的包/模組 requests、pandas、BeautifulSoup
• 前往 https://understat.com/ 並前往任何您想要特定擊球數據的比賽。匹配 URL 應類似於以下內容 https://understat.com/match/{match-id}
• 執行data_scraping.py並輸入match-id

恭喜！

然後，程式從比賽中抓取射門數據，並將每個主隊和客隊的球隊數據轉換為單獨的數據幀。然後將資料框匯出為單獨的 CSV 檔案以供參考。

數據框：

CSV：