From 16081a356487cf7f9998d0ff480fc8dcc4e08184 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wirusik <wirus006@gmail.com>
Date: Sun, 20 Mar 2022 21:27:49 +0100
Subject: [PATCH] train dev and test subsets, basic statistics and
 preprocessing

---
 init.py | 73 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++--
 1 file changed, 71 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/init.py b/init.py
index 46bf6bf..6a39873 100644
--- a/init.py
+++ b/init.py
@@ -1,10 +1,79 @@
 import subprocess
 from os.path import exists
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+import matplotlib
+
+# Inicjalizacja danych
 
 file_exists = exists('./df_atp.csv')
 
 if not file_exists:
     subprocess.run(["pip", "install", "--user", "kaggle"])
-    subprocess.run(["pip", "install", "--user","pandas"])
+    subprocess.run(["pip", "install", "--user", "pandas"])
+    subprocess.run(["pip", "install", "--user", "scikit-learn"])
+    subprocess.run(["pip", "install", "--user", "matplotlib"])
     subprocess.run(["kaggle", "datasets", "download", "-d", "hakeem/atp-and-wta-tennis-data"])
-    subprocess.run(["unzip", "-o", "atp-and-wta-tennis-data.zip"])
\ No newline at end of file
+    subprocess.run(["unzip", "-o", "atp-and-wta-tennis-data.zip"])
+
+atp_data = pd.read_csv('df_atp.csv')
+print(atp_data)
+
+# Podział na podzbiory: trenujący, testowy, walidujący
+
+atp_train, atp_test = train_test_split(atp_data, test_size=0.4, random_state=1)
+atp_dev, atp_test = train_test_split(atp_test, test_size=0.5, random_state=1)
+
+# Wielkość zbioru i podzbiorów
+
+print("Elements of total set: " + str(len(atp_data)))
+print("Elements of test set: " + str(len(atp_test)))
+print("Elements of dev set: " + str(len(atp_dev)))
+print("Elements of train set: " + str(len(atp_train)))
+
+# Średnia ilość gemów w pierwszym secie zwycięzców meczu
+
+print(atp_data[["Winner", "W1"]].mean())
+
+# Minimalna ilość wygranych gemów w pierwszym secie osób wygrywających mecz
+
+print(atp_data[["Winner", "W1"]].min())
+
+# Maksymalna ilość wygranych gemów w pierwszym secie osób wygrywających mecz
+
+print(atp_data[["Winner", "W1"]].max())
+
+# Odchylenie standardowe wygranych gemów w pierwszym secie osób wygrywających mecz
+
+print(atp_data[["Winner", "W1"]].std())
+
+# Mediana wygranych gemów w pierwszym secie osób wygrywających mecz
+
+print(atp_data[["Winner", "W1"]].median())
+
+# Zmiana nazwy nienazwanej kolumny
+
+atp_data.rename(columns={'Unnamed: 0':'ID'}, inplace=True)
+
+# Jak często kto był zwycięzcą
+
+print(atp_data.groupby("Winner")["ID"].nunique())
+
+# Normalizacja rund -1: Finał, -2: Półfinał, -3: Ćwiartka, -4: Każdy z każdym
+# 1: pierwsza runda, 2: druga runda, 3: trzecia runda, 4: czwarta runda
+
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == 'The Final', "Round"] = -1
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == 'Semifinals', "Round"] = -2
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == 'Quarterfinals', "Round"] = -3
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == 'Round Robin', "Round"] = -4
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == '1st Round', "Round"] = 1
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == '2nd Round', "Round"] = 2
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == '3rd Round', "Round"] = 3
+atp_data.loc[atp_data["Round"] == '4th Round', "Round"] = 4
+print(atp_data["Round"])
+
+# Czyszczenie: W polu z datą zamienimy ######## na pustego stringa
+
+atp_data.loc[atp_data["Date"] == '########', "Date"] = ''
+print(atp_data["Date"])