Парсинг исторической статистики XG с помощью одной строки кода!

да, вы правильно прочитали!

edit: Я делаю это для нескольких сезонов!

import pandas as pd
df = pd.read_html('https://fbref.com/en/comps/9/2021-2022/schedule/2021-2022-Premier-League-Scores-and-Fixtures',index_col=False)[0]

Эта одна строка с помощью pandas парсит всю таблицу! Есть несколько строк кода для очистки данных, чтобы они были полностью удовлетворительными.

df = df[df['Wk'].notna()]

2. Переименуйте столбцы Expected Goals, чтобы они выглядели более приятно для глаз!

df = df.rename(columns={'xG':'xGHome'
                   ,'xG.1':'xGAway'})

3. Удалите столбцы с отчетами о матче и заметками, они не добавляют никакой ценности!

df = df.drop(['Match Report','Notes'],axis=1)

Последнее, что было бы полезным, это разделить столбец со счетом на домашний и гостевой! Попробуйте написать код для этого!

EDIT: Я выполню и добавлю циклы for, чтобы получить все сезоны, в которых есть данные XG. Тетрадка приложена как ссылка на GitHub с комментариями в формате markdown!

https://github.com/socrstats/Medium_Football/blob/main/fbref.ipynb