개발은 처음이라 개발새발

지난 편에서는 21/22시즌 그라운드와 공중볼 경합 탑10을 확인해봤는데요. 이어서 지난 시즌 가장 많은 경기당 크로스 성공 개수와 그 선수들의 크로스 성공%를 한번 확인해보도록하겠습니다. #총 크로스 횟수가 50회 이상인 선수만 추리기 df2 = df1[df1['totalCross'] > 50].sort_values(by=['totalCross'], ascending=False) print(df2) #경기당 크로스 성공 개수 계산 df2['per_game_cross'] = round(df2['accurateCross'] / df2['game'],2) # 크로스 성공% 계산 df2['cross%'] = round((df2['accurateCross'] /df2['totalCross'])*100,2) #2..

오늘도 축구를 곁들인 판다스 복습을 진행해보도록 하겠습니다. 이번 시간에는 PL 개막을 기념해서 지난 시즌인 21/22시즌의 기록들 중 경합 항목에 대해 어떤 선수들이 좋은 퍼포먼스를 보여줬는지 확인해보겠습니다. mport pandas as pd import numpy as np df= pd.read_excel('PL2.xlsx',sheet_name='Sheet1') print(df,'\n') df1 = df[['league', 'season', 'team', 'name', 'shirtNumber', 'minsPlayed', 'gameStarted', 'totalSubOn','duelWon', 'duelLost', 'aerialWon', 'aerialLost']] df1 = df1.groupby(['le..