Python 데이터 분석(주피터노트북) - 국제 축구 경기

국제 축구 경기 데이터

• 1872년 ~ 2019년까지 전세계에서 개최된 국제 축구 대회데이터

라이브러리 및 세팅

• import seaborn as sns
• seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함
  • sns.set(font_scale=1)
• import pandas as pd
• import matplotlib.pyplot as plt
• 한글처리
  • plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
  • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
• 경고 메세지
  • import warnings
  • warnings.simplefilter("ignore")
• seaborn 스타일의 그래프를 사용
  • plt.style.use('seaborn')
• from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

 

데이터 로드

 

데이터 탐색

• neutral : 중립국에서 개최된 경기

 

데이터 전처리

1) 날짜 데이터 타입 변경(object ==> datetime)

2) 날짜 데이터 순으로 내림차순 정렬

3) 홈경기과 원정 경기의 득접 합과 득점 차 결과를 새로운 컬럼으로 생성

• score_sum = home_score + away_score
• score_diff = home_score + away_score
• 절대값 abs

 

데이터분석

1) 숫자 컬럼들 간의 상관관계

• corr

1-1) 상관관계 시각화

• heatmap

 

2) 홈경기와 원정 경기 중 최대골과 최소골 표시

• formal_score = max(home_score, away_score) - min(home_score, away_score)

 

3) 원정팀이 방문했던 경기에서 홈팀이 획득한 점수

• 원정팀으로 그룹

• 그중에서도 홈팀만 조회

 

• 30개의 경기만 조회후 시각화
• x축 away 팀명,  y축 home_score
• 수치 기입 for문
• bar_label : 버전에 따라 달라질수 있음

4) 토너먼트에 관련된 워드 클라우드

• 토너먼트 값 조회

• 값을 이용해 텍스트형식으로 만들기

 

• 워드 클라우드 생성
  • generate : 넣어줄 내용
  • axis ('off'): 좌표 내용 표시 않기
  • interpolation='bilinear' : 기본값

• 도시이름 조회 후 워드 클라우드

 

5) 국제 대회 종류/ 종류별 개최 횟수

• 종류별 개최 횟수

 

1) 상위 10개 대회 종류와 개체 횟수 시각화

• 상위 10개 조회

• barchart 그리기

 

6) 홈팀 득점에 대한 원정팀 득점 시각화

• scatterplot

• 그 중에서  중립국에서 개최 했는지

 

7) 홈팀 기준 대회 참가 횟수가 많은 10개국

• 홈팀 기준으로 조회

 

• barplot 그리기

 

 

8) 대한민국 축구 국가 대표팀 경기 결과

• home_team 이 우리나라인 데이터 추출 후 새로운 데이터 프레임 생성(korea)

• 우리나라와 시합했던 국가명 추출 및 수 확인

• 대한민국과 경기했던 국가들의 득점 합과 실점 합 리스트로 작성
  • away_team list ==> away_score
  • korea_team list ==> home_score

• 대한민국과 경기했던 국가명, 실점, 득점 리스트를 하나의 데이터 프레임 생성 => all_country

 

• 원정 팀 과 한국팀 점수 비교 시각화

• 한국 축구 점수 이름 순 20개만 시각화

 

9) 2009 ~ 2019년까지 홈팀 대한민국 축구 국가대표팀과 원정팀 사이 경기에서 평균 득점

• average_df 생성
• 2019년도의 score_sum를 모아서 평균을 내면 됨.

• barplot 그리기

 

10) 5년간(2015~2019)의 대한민국의 국제 경기 결과확인

• formal_score 이용
• 5년간 데이터 추출
• 정규분포 사용

• barplot 그리기