分析梅西和罗纳尔多的比赛数据-腾讯云开发者社区-腾讯云

翻译：老齐

2003年，迈克尔·刘易斯出版了《点球成金》，这是一本关于比利·比恩的书，他是奥克兰运动家棒球队队的总经理，他将统计分析应用于棒球，以确定和招募被低估的棒球运动员。通过数据的运用，比利·比恩所取得的胜利与薪资水平翻倍的球队一样多，并且从2000年到2003年连续4年参加了附加赛。

2011年，《点球成金》被改编成电影，由布拉德·皮特饰演比利·比恩。这本书和这部电影都很成功，极大地促进了利用数据提高比赛成绩的理念。对体育数据进行分析，进而提交竞技比赛成绩，通常称之为体育分析（Sport analytics）。

在棒球中，这项运动的性质使得收集大量关于比赛中的数据点比较容易。你可以从这个链接下载数据（其中包含了自1871年以来的关于球员和球队的比赛数据和其他统计数据。如果你对分析棒球数据感兴趣，你可以本微信公众号关注相关的文章。

然而，收集足球数据就变得复杂多了。在足球场上，22个队员无时不刻不在运动中，他们在球场上的位置和移动路径的可能可以说有无穷种，幸运的是，在这几年里，随着传感器技术和视频分析技术的进步，获得高质量的足球比赛数据也称为了可能，从而可以利用这些数据对比赛、球队和球员的情况进行分析。在本文中，我们将使用公开的足球数据集，分析梅西和罗纳尔多在2017-2018赛季中的有关数据，并为此开发一个网页，在网页上，我们以交互的方式来比较这两名球员在场上的位置。

非常感谢Luca Pappalardo博士（和他的同事们，感谢他们为公众提供了这么伟大的数据集。

下面的动画，就是这个应用的简单演示，你可以到github仓库中得到源码（

过去十年里，梅西和罗纳尔多共获得11个金球奖（梅西6个，罗纳尔多5个），可以说统治当时的世界足球。这两位球员都被认为是有史以来最伟大的球员之一，所以也经常被拿来比较。

我们将分析这两位球员在2017-2018赛季西班牙联赛中的表现，这是罗纳尔多转会尤文图斯之前在西班牙的最后一个赛季。1.1 获取数据

首先，我们要下载有关数据集，下载地址是：然后关注如下部分：1.2 读入数据

下面是我们使用的Python库：javascript

然后从文件，根据id读入两个球员的数据：

再从文件中根据id找到他们所在的球队：

接下来读入西班牙联赛的比赛数据：javascript1.3 构造数据

从前述数据中，分别得到皇家马德里和巴塞罗那两个俱乐部的比赛信息。javascript

将它们转化为DataFrame对象。javascriptjavascript

输出：javascript

接下来，将梅西和罗纳尔多的有关数据，也生成为DataFrame。javascript

从中选择我们需要的时间标签：

将这些标签加入到DataFrame中作为一列。javascript

输出：javascriptjavascript

输出：javascript

把前面关于比赛的信息也合并过来。javascript

保存数据。javascript

接下来，还要讲皇家马德里和巴塞罗那两只球队在2017-18赛季的比赛相关数据读取出来。javascript

输出：javascript

也保存一下。javascript

在这部分，要分析梅西和罗纳尔多在球场上的表现数据了，我们会利用一些统计分析，以可视化的方式表现他们在球场上的状况。

球员的行为统计。javascript

左脚和右脚球比较。javascriptjavascript

两个球员在球场上的有关数据都保存在了和中，我们可以创建一个坐标写，两个坐标轴的范围都是[0, 100]，表示占进攻一方场上的百分比，下面用可视化方式展示。javascript

输出：javascript

在这里，使用了bokeh可视化模块，涉及到两个简单的函数：

函数的源码，可以通过连接得到（

注：如果在调试环境中，会得到动态图示，这里显示的是截图效果。

现在我们知道了如何读取、构造和绘制数据，下面可以开始创建web应用。这个应用的目标是比较梅西和罗纳尔多的比赛，集中在进球、助攻、射门、任意球和传球。

每个动作类型都有一个标签，在选项卡中，我们将显示各种动作的统计数据和位置，分解按比赛计数。该应用还将有一个过滤器，可以使用它来选择左、右脚的动作。

开发中，利用一个开源的框架Streamlit（它是Python中的一个库，可以用安装。Streamlit可以很容实现一个web应用，只需要使用Python，不需要HTML/CSS/JS等代码。

你可以在本项目的代码仓库中下载应用源码，然后在本地执行将项目运行起来，并在浏览器打开查看效果。

本文，我们分析了梅西和罗纳尔多的有关数据，你其实可以参考本文内容，继续分析其他球员、球队或者每场比赛。

原文链接：