来自各种网站/API 的足球（足球）数据的包装器集合。你会得到：Pandas 数据帧，具有跨数据集的合理、匹配的列名和标识符。需要时下载数据并在本地缓存。示例 Jupyter 笔记本
项目描述
来自各种网站/API的足球[ * ]数据的包装器集合。你会得到：Pandas 数据帧，具有跨数据集的合理、匹配的列名和标识符。需要时下载数据并在本地缓存。示例 Jupyter 笔记本位于 Github 存储库中。
数据源：
Fivethirtyight.com
（https://projects.fivethirtyeight.com/soccer-predictions）
2016-17 赛季欧洲和美国顶级联赛的预测和结果。
足球数据.co.uk
（http://www.football-data.co.uk/）
英格兰、苏格兰、德国、意大利、西班牙、法国、荷兰、比利时、葡萄牙、土耳其和希腊联赛的历史结果、投注赔率和比赛统计数据，包括一些较低级别的联赛。详细程度取决于联赛。
俱乐部网站
一线队的相对优势，适用于所有（？）欧洲联赛。每轮后重新计算，包括历史。
路线图：
添加球员统计数据、转会、伤病和停赛。
安装
$ pip install footballdata依赖项
用法
import footballdata as foo
# Create class instances
five38 = foo.FiveThirtyEight()
elo = foo.ClubElo()
mhist = foo.MatchHistory('ENG-Premier League', '2016-17')
# Create dataframes
matches = five38.read_games()
forecasts = five38.forecasts()
current_elo = elo.read_by_date()
team_elo_history = elo.read_team_history('Barcelona')
epl_2016 = mhist.read_games()有关更详细的示例，请参阅此处的 Jupyter Notebooks：https ://github.com/skagr/footballdata/tree/master/notebooks
兼容性
针对 Python 2.7 和 3.4-3.6 进行测试
执照
麻省理工学院
