158 KiB
158 KiB
import json
import os
from pandas.io.json import json_normalize
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Arc, Rectangle, ConnectionPatch
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage
#import squarify
from functools import reduce
path = """C:\\\\Users\\\\Koushik\\\\Downloads\\\\open-data-master\\\\open-data-master\\\\data\\\\my_events\\\\"""
Xg_req = pd.DataFrame(data=None)
for filename in (os.listdir(path)):
#print(filename)
with open("%s" % path + filename,encoding="utf8") as data_file:
data = json.load(data_file)
df = pd.DataFrame(data=None)
df = json_normalize(data, sep = "_")
#df = df[(df['type_name'] == "Shot")]
#df = df.loc[:,['location','shot_body_part_id','shot_end_location','shot_one_on_one','shot_technique_id','shot_type_id','under_pressure','shot_outcome_id']]
#print(df.shape)
Xg_req = Xg_req.append(df,ignore_index=True,sort=False)
#df.drop(df.index, inplace=True)
print("done")
df = Xg_reqdone
d = df.query('shot_outcome_id == 97')
d| bad_behaviour_card_id | bad_behaviour_card_name | ball_receipt_outcome_id | ball_receipt_outcome_name | ball_recovery_offensive | ball_recovery_recovery_failure | block_deflection | dribble_nutmeg | dribble_outcome_id | dribble_outcome_name | ... | pass_miscommunication | shot_aerial_won | shot_open_goal | 50_50_outcome_id | 50_50_outcome_name | block_offensive | miscontrol_aerial_won | foul_committed_penalty | shot_deflected | shot_redirect | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 204 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 749 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1651 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2741 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3890 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4594 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4647 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4784 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4918 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 6271 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 7406 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 7924 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 9525 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10606 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10877 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | True | NaN |
| 12291 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13231 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13839 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13975 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 14105 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 14173 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 14561 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 15815 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 15894 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | True | NaN |
| 15928 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19882 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20227 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20823 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20917 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 21975 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 152707 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 155048 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 158183 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 161937 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 162329 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 163634 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 163781 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 164961 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 165854 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 166107 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | True |
| 166301 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 166464 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 166557 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 167304 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 168706 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171222 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171224 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171226 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171228 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171232 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171234 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 171236 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 172725 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 173646 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 175473 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 175627 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 176100 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 176213 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | True | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 176750 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 178726 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | True | NaN |
200 rows × 118 columns
ozil_pass = df[(df.type_name == 'Pass') & (df.team_name == 'Germany') & (df.player_name == 'Mesut Özil') ]
pass_column = [i for i in df.columns if i.startswith("pass")]
ozil_pass = ozil_pass[["id", "period", "timestamp", "location", "pass_end_location", "pass_recipient_name"]]
ozil_pass.head()| id | period | timestamp | location | pass_end_location | pass_recipient_name | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | eea20658-0e9f-484a-90d3-dccdc589d81f | 1 | 00:00:00.187 | [60.0, 40.0] | [49.0, 35.0] | Toni Kroos |
| 10 | ad723dee-c477-4604-970a-48f6f3e54e45 | 1 | 00:00:04.200 | [55.0, 43.0] | [37.0, 59.0] | Niklas Süle |
| 112 | 89cd84d7-c140-4322-9d13-1cd4abd61829 | 1 | 00:02:53.600 | [65.0, 23.0] | [71.0, 27.0] | Marco Reus |
| 129 | f189456f-9790-468f-937c-251068dfb181 | 1 | 00:03:03.517 | [60.0, 25.0] | [56.0, 38.0] | Sami Khedira |
| 143 | 408b675d-cbcb-4edd-baff-32bf2c93107d | 1 | 00:03:15.080 | [67.0, 45.0] | [56.0, 32.0] | Toni Kroos |
def draw_pitch(ax):
# focus on only half of the pitch
#Pitch Outline & Centre Line
Pitch = Rectangle([0,0], width = 120, height = 80, fill = False)
#Left, Right Penalty Area and midline
LeftPenalty = Rectangle([0,22.3], width = 14.6, height = 35.3, fill = False)
RightPenalty = Rectangle([105.4,22.3], width = 14.6, height = 35.3, fill = False)
midline = ConnectionPatch([60,0], [60,80], "data", "data")
#Left, Right 6-yard Box
LeftSixYard = Rectangle([0,32], width = 4.9, height = 16, fill = False)
RightSixYard = Rectangle([115.1,32], width = 4.9, height = 16, fill = False)
#Prepare Circles
centreCircle = plt.Circle((60,40),8.1,color="black", fill = False)
centreSpot = plt.Circle((60,40),0.71,color="black")
#Penalty spots and Arcs around penalty boxes
leftPenSpot = plt.Circle((9.7,40),0.71,color="black")
rightPenSpot = plt.Circle((110.3,40),0.71,color="black")
leftArc = Arc((9.7,40),height=16.2,width=16.2,angle=0,theta1=310,theta2=50,color="black")
rightArc = Arc((110.3,40),height=16.2,width=16.2,angle=0,theta1=130,theta2=230,color="black")
element = [Pitch, LeftPenalty, RightPenalty, midline, LeftSixYard, RightSixYard, centreCircle,
centreSpot, rightPenSpot, leftPenSpot, leftArc, rightArc]
for i in element:
ax.add_patch(i)fig=plt.figure() #set up the figures
fig.set_size_inches(7, 5)
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
draw_pitch(ax) #overlay our different objects on the pitch
plt.ylim(-2, 82)
plt.xlim(-2, 122)
#plt.plot(x_axis,y_axis,'ro')
#plt.plot(x,y,'bo')
#plt.axis('off')
for i in range(len(ozil_pass)):
# annotate draw an arrow from a current position to pass_end_location
ax.annotate("", xy = (ozil_pass.iloc[i]['pass_end_location'][0], ozil_pass.iloc[i]['pass_end_location'][1]), xycoords = 'data',
xytext = (ozil_pass.iloc[i]['location'][0], ozil_pass.iloc[i]['location'][1]), textcoords = 'data',
arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3", color = "blue"),)
plt.show()fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(7, 5)
x_coord = [i[0] for i in ozil_pass["location"]]
y_coord = [i[1] for i in ozil_pass["location"]]
#shades: give us the heat map we desire
# n_levels: draw more lines, the larger n, the more blurry it looks
sns.kdeplot(x_coord, y_coord, shade = "True", color = "black", n_levels = 30)
plt.show()