CaRtola 项目使用与启动指南-优快云博客

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CaRtola 项目使用与启动指南

caRtola Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil and maybe in the world. Data cover years 2014-22. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caRtola

1. 项目介绍

CaRtola 是一个开源项目，专注于从 CartolaFC API 提取数据，进行数据分析以及构建预测模型。CartolaFC 是巴西最受欢迎的虚拟足球游戏，本项目提供了从 2014 年到 2023 年（含）的数据，并包含了使用 R 和 Python 进行数据清洗、探索性数据分析以及预测模型构建的示例。

2. 项目快速启动

为了快速启动本项目，请按照以下步骤操作：

首先，确保您的系统中已经安装了 Python 和 R 环境以及相应的包。

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/henriquepgomide/caRtola.git
cd caRtola

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 R 包（如果需要）
Rscript -e "install.packages('ggplot2', 'dplyr', ' tidyr')"

接下来，运行数据分析脚本。例如，运行 Python 脚本：

python data_analysis.py

或者在 R 中运行分析脚本：

Rscript analysis.R

3. 应用案例和最佳实践

Python 数据处理案例

使用 Python 读取所有赛季的数据，并进行基础的数据处理。

import pandas as pd
import os

# 读取数据
data_path = 'data/01_raw'
all_files = [f for f in os.listdir(data_path) if f.endswith('.csv')]

# 合并数据
df_list = [pd.read_csv(os.path.join(data_path, f)) for f in all_files]
df_combined = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 数据预处理
# 这里可以添加数据清洗和预处理代码

R 数据分析案例

使用 R 对 CartolaFC 数据进行探索性分析。

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# 读取数据
data <- read.csv('data/01_raw/season_data.csv')

# 数据分析
# 这里可以添加数据分析的代码
ggplot(data, aes(x=position, y=points, color=team)) + geom_point()