「这是我参与2022首次更文挑战的第4天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。

前言

用Python和Matplotlib绘制一个足球运动员的数据可视化图表

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

requests模块；

pandas模块；

matplotlib模块；

numpy模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

数据来源于下面两个网站，Understat和Fbref

Understat

Fbrefrequests

欧洲足球五大联赛，英超、意甲、西甲、德甲、法甲。

先看一下射门数据的可视化，本质上和篮球的出手点图差不多，都是散点图类型。

从Understat网站爬取射门数据，使用BeautifulSoup、JSON和pandas解析和处理数据

# 请求数据, C罗的ID为2371
url = 'https://understat.com/player/2371'
html = requests.get(url)

# 解析处理数据
parse_soup = soup(html.content, 'lxml')
scripts = parse_soup.find_all('script')
strings = scripts[3].string

ind_start = strings.index("('")+2
ind_end = strings.index("')")
json_data = strings[ind_start:ind_end]
json_data = json_data.encode('utf8').decode('unicode_escape')
data = json.loads(json_data)
print(data)
# 处理数据, 包含射门位置、预期进球、射门结果、赛季
x = []
y = []
xg = []
result = []
season = []
for i, _ in enumerate(data):
    for key in data[i]:
        if key == 'X':
            x.append(data[i][key])
        if key == 'Y':
            y.append(data[i][key])
        if key == 'xG':
            xg.append(data[i][key])
        if key == 'result':
            result.append(data[i][key])
        if key == 'season':
            season.append(data[i][key])
columns = ['X', 'Y', 'xG', 'Result', 'Season']
df_understat = pd.DataFrame([x, y, xg, result, season], index=columns)
df_understat = df_understat.T
df_understat = df_understat.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
# 得到最终的结果
print(df_understat)

此处的ID，通过查询球员名字可知

查询球员

查询中国球员武磊，点击访问，在地址栏处，可以看到球员ID

得到数据

包含射门位置(x、y)、xG(预期进球)、射门结果、赛季。

其中x、y的坐标值为0～1之间，不适合在Matplotlib显示，所以选择放大100倍

df_understat['X'] = df_understat['X'].apply(lambda x: x*100)
df_understat['Y'] = df_understat['Y'].apply(lambda x: x*100)
print(df_understat)

得到结果

既然已经成功获取Understat网站的数据，就可以去获取Fbref网站的数据啦。

这里是球员的一些个人信息，以及赛季的平均数据

平均数据

比如全名、国家、位置、俱乐部、联赛、年龄、出生年份、上场时间、得分数据等等。

因为网页的数据是表格形式，所以直接使用pandas的read_html函数，解析表格爬取数据。

这个网站需要取消一下证书验证，要不然连接不成功

# 全局取消证书验证

import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

获取球员的相关数据

def readfromhtml(filepath):
    # 选择第二个表格
    df = pd.read_html(filepath)[0]
    column_lst = list(df.columns)
    for index in range(len(column_lst)):
        column_lst[index] = column_lst[index][1]
    df.columns = column_lst
    df.drop(df[df['Player'] == 'Player'].index, inplace=True)
    df = df.fillna('0')
    df.set_index('Rk', drop=True, inplace=True)
    try:
        df['Comp'] = df['Comp'].apply(lambda x: ' '.join(x.split()[1:]))
        df['Nation'] = df['Nation'].astype(str)
        df['Nation'] = df['Nation'].apply(lambda x: x.split()[-1])
    except:
        print('Error in uploading file:' + filepath)
    finally:
        df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
        return df


# 获取2020-2021欧洲五大联赛球员数据
df_fbref = readfromhtml('https://fbref.com/en/comps/Big5/shooting/players/Big-5-European-Leagues-Stats')
print(df_fbref)

得到结果

数据都已经准备好了，那么我们就可以将数据绘制到图表

# 安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mplsoccer
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple highlight_text

安装mplsoccer、highlight_text这两个Python库

初始化一些设置，画布背景色、字体颜色、默认字体，字体大小，此处选择中文字体

from highlight_text import ax_text,fig_text
import mplsoccer

# 背景色
background = '#D6DBD9'
# 字体颜色
text_color = 'black'
mpl.rcParams['xtick.color'] = text_color
mpl.rcParams['ytick.color'] = text_color
mpl.rcParams['text.color'] = text_color
# 中文字体
mpl.rcParams['font.family'] = 'Songti SC'
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 12