JFLの試合結果から戦績表を作成

はじめに

JFLの試合結果から順位表を作成のつづき

スクレイピング

前回のJFLの試合結果から順位表を作成のスクレイピングと同じ

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.jfl.or.jp/jfl-pc/view/s.php?a=1542&f=2020A001_spc.html"

r = requests.get(url)
r.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

data = []

for table in soup.find_all("table", class_="table-data"):

    trs = table.find_all("tr")

    th = int(trs[0].th.get_text(strip=True).strip("第節"))

    for i, tr in enumerate(trs[1:], 1):

        tds = [td.get_text(strip=True) for td in tr.find_all("td")]

        data.append([th, i] + tds)

データラングリング

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data, columns=["節", "番号", "日にち", "時間", "ホーム", "スコア", "アウェイ", "スタジアム", "備考"]
)

df.set_index(["節", "番号"], inplace=True)

df

df_score = (
    df["スコア"].str.split("-", expand=True).rename(columns={0: "ホーム得点", 1: "アウェイ得点"})
)

df_score["ホーム得点"] = pd.to_numeric(df_score["ホーム得点"], errors="coerce").astype("Int64")
df_score["アウェイ得点"] = pd.to_numeric(df_score["アウェイ得点"], errors="coerce").astype("Int64")

df1 = pd.concat([df, df_score], axis=1).dropna(subset=["ホーム得点", "アウェイ得点"])

# ホームの結果のみ
df_home = df1.loc[:, ["ホーム", "アウェイ", "ホーム得点", "アウェイ得点"]].copy()
df_home.rename(
    columns={"ホーム": "チーム名", "アウェイ": "対戦相手", "ホーム得点": "得点", "アウェイ得点": "失点"}, inplace=True
)
df_home["戦"] = "H"
df_home.head()

# アウェイの結果のみ
df_away = df1.loc[:, ["アウェイ", "ホーム", "アウェイ得点", "ホーム得点"]].copy()
df_away.rename(
    columns={"アウェイ": "チーム名", "ホーム": "対戦相手", "アウェイ得点": "得点", "ホーム得点": "失点"}, inplace=True
)
df_away["戦"] = "A"
df_away.head()

# ホームとアウェイを結合
df_total = pd.concat([df_home, df_away])

df_total

jfl_2020 = [
    "Ｈｏｎｄａ ＦＣ",
    "ソニー仙台ＦＣ",
    "東京武蔵野シティＦＣ",
    "テゲバジャーロ宮崎",
    "ホンダロックＳＣ",
    "ヴェルスパ大分",
    "ＦＣ大阪",
    "ＭＩＯびわこ滋賀",
    "ヴィアティン三重",
    "ＦＣマルヤス岡崎",
    "鈴鹿ポイントゲッターズ",
    "ラインメール青森",
    "奈良クラブ",
    "松江シティＦＣ",
    "いわきＦＣ",
    "高知ユナイテッドＳＣ",
]

df_total

df_total["結果"] = df_total.apply(
    lambda x: f'{x["得点"]}△{x["失点"]}'
    if x["得点"] == x["失点"]
    else f'{x["得点"]}○{x["失点"]}'
    if x["得点"] > x["失点"]
    else f'{x["得点"]}●{x["失点"]}',
    axis=1,
)

df_total

# 戦績表　集計
pv_senseki = df_total.pivot(values="結果", index=["チーム名", "戦"], columns="対戦相手").fillna("")

new_idx = pd.MultiIndex.from_product(
    [jfl_2020, ["H", "A"]], names=pv_senseki.index.names
)

jfl_senseki = pv_senseki.reindex(new_idx, columns=jfl_2020)

jfl_senseki

print(jfl_senseki.to_markdown())

	Ｈｏｎｄａ ＦＣ	ソニー仙台ＦＣ	東京武蔵野シティＦＣ	テゲバジャーロ宮崎	ホンダロックＳＣ	ヴェルスパ大分	ＦＣ大阪	ＭＩＯびわこ滋賀	ヴィアティン三重	ＦＣマルヤス岡崎	鈴鹿ポイントゲッターズ	ラインメール青森	奈良クラブ	松江シティＦＣ	いわきＦＣ	高知ユナイテッドＳＣ
('Ｈｏｎｄａ ＦＣ', 'H')			1△1					3○1	1△1			1○0
('Ｈｏｎｄａ ＦＣ', 'A')		4○0			3○0		1△1				1○0
('ソニー仙台ＦＣ', 'H')	0●4												1△1			3○1
('ソニー仙台ＦＣ', 'A')			0●2			4○2				2○1		2○0		1●2
('東京武蔵野シティＦＣ', 'H')		2○0		1●2			2○1
('東京武蔵野シティＦＣ', 'A')	1△1										0●1					1△1
('テゲバジャーロ宮崎', 'H')					1△1								1●2	2○0
('テゲバジャーロ宮崎', 'A')			2○1					4○1	0△0		1○0
('ホンダロックＳＣ', 'H')	0●3					1●2	0●4						0●3
('ホンダロックＳＣ', 'A')				1△1										3○1	2○1	1○0
('ヴェルスパ大分', 'H')		2●4								1○0		1●2			4○1
('ヴェルスパ大分', 'A')					2○1				2○0				2○1
('ＦＣ大阪', 'H')	1△1							1○0	1●2	0△0				2○1
('ＦＣ大阪', 'A')			1●2		4○0										2●3
('ＭＩＯびわこ滋賀', 'H')				1●4							3△3	6○0		1○0
('ＭＩＯびわこ滋賀', 'A')	1●3						0●1		2○1	3○1
('ヴィアティン三重', 'H')				0△0		0●2		1●2		3○2
('ヴィアティン三重', 'A')	1△1						2○1						0●1	1●2
('ＦＣマルヤス岡崎', 'H')		1●2						1●3				1△1			0●2
('ＦＣマルヤス岡崎', 'A')						0●1	0△0		2●3							2○0
('鈴鹿ポイントゲッターズ', 'H')	0●1		1○0	0●1										1●2	1○0
('鈴鹿ポイントゲッターズ', 'A')								3△3					1○0			2△2
('ラインメール青森', 'H')		0●2												3○0	1△1
('ラインメール青森', 'A')	0●1					2○1		0●6		1△1
('奈良クラブ', 'H')						1●2			1○0		0●1					1△1
('奈良クラブ', 'A')		1△1		2○1	3○0										1●2
('松江シティＦＣ', 'H')		2○1			1●3				2○1							2○1
('松江シティＦＣ', 'A')				0●2			1●2	0●1			2○1	0●3
('いわきＦＣ', 'H')					1●2		3○2						2○1			4○3
('いわきＦＣ', 'A')						1●4				2○0	0●1	1△1
('高知ユナイテッドＳＣ', 'H')			1△1		0●1					0●2	2△2
('高知ユナイテッドＳＣ', 'A')		1●3											1△1	1●2	3●4