Jeg har bygget videre på scripts fra de seneste versioner, og har nu samlet funktionerne “Shot Plot” og “Xg-Table” i 1 script, der leverer 2…
Tag: Python
xG-tabel via Python og Superliga.dk
Endnu en leg med xG-data fra den danske Superliga. Det er samme datasæt/tilgang som i Xg-plots med Python og Superliga.dk part 3 og Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2), men her brugt til at liste alle chancer i en kamp på pænest mulige måde.
Xg-plots med Python og Superliga.dk part 3
Jeg har opdateret scriptet en smule. Se evt. Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2).
Man kan nu vælge når man kører scriptet, hvilke runder man ønsker data fra og evt. tilføje et enkelt holds ID, så man kun får kampe hvor holdet har været indvolveret.
Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2)
Analyse af Forventede Mål (xG) i Superligaen med Python
I moderne fodboldanalyse spiller statistikker en stadig vigtigere rolle, og én af de mest centrale statistikker er “Expected Goals” (xG). Expected Goals giver en dybere indsigt i holdenes og spillernes præstationer ved at kvantificere kvaliteten af de chancer, de skaber og afslutter. I dette indlæg vil jeg præsentere et Python-script, jeg har udviklet, som analyserer og visualiserer xG-data fra Superligaen.
Hvad er Expected Goals (xG)?
Expected Goals er en statistisk måling, der vurderer sandsynligheden for, at et skud resulterer i et mål, baseret på forskellige faktorer såsom skuddets afstand til målet, vinkel, skuddets type, og meget mere. Denne måling giver en mere nuanceret forståelse af et holds offensive præstationer end blot at se på antallet af scorede mål.
Xg shot plots with Pyhton og R
Visualisering af XG-begivenheder i f.eks. Superligaen ved et Shot Plot med xg-tabel, resultat og målscorer markeret.
Helt utroligt mange hold!
Velkommen til min rejse fra Rstudio til Python! I dette blogindlæg vil jeg dele, hvordan jeg anvendte Python til at samle og analysere en omfattende dataset med fodboldhold fra hele verden. Vi starter med at hente information om næsten 4500 hold direkte fra ss2.si-ab.com, og ved lidt detektivarbejde, udvider vi til at indsamle detaljer fra diverse fodboldturneringer.
Gennem en række Python-scripts vil jeg guide jer igennem processen med at trække data, håndtere duplikater, og berige vores dataset med yderligere informationer om lande, hvilket kulminerer i en omfattende tabel over 7773 unikke fodboldhold.
Denne oplevelse har ikke blot styrket mine tekniske færdigheder, men også givet indsigt i den globale fodboldverden. Følg med, og se hvordan datahåndtering i Python kan åbne døre til nye indsigter og sjove projekter!