刘萌萌的老公【IT168技术】2018年，世界杯小组赛已经在如火如荼的进行中。在上篇文章的基础上【世界杯：用Python分析热门夺冠球队-(附源代码)】，我们继续分析世界杯32强的实力情况，以期能够更进一步分析本次世界杯的夺冠热门球队。
本次分析的数据来源于 Kaggle， 包含从 1872 年到今年的数据，包括世界杯比赛、世界杯预选赛、亚洲杯、欧洲杯、国家之间的友谊赛等比赛，一共大约 40000 场比赛的情况。
从历届世界杯上的表现情况来看，分析5强之间两两对阵后，发现队的表现是最好的。其次巴西和阿根廷的表现也不错。
首先，时间选择2014年之后(含2014年)，距离现在的时间比较近，相对来说，球队人员的组成变化小一些。
从上图来看，2014年以来，墨西哥，法国，、葡萄牙、巴西、比利时、韩国和西班牙表现相对较好。
从上图来看，自2014年以来，巴西、法国、葡萄牙、阿根廷、墨西哥、比利时、、西班牙、英国为前9强。
考虑到友谊赛在有些情况下可能不能比较准确的反映出球队的真实水平，且友谊赛站的场数比例较大，我们剔除友谊赛再来看看结果情况。
另外，剔除友谊赛后，总的比赛场数更少了(只有13场)，9强之间有些队伍没有比赛，或者没有赢过，这个数据用来分析的作用更有限。
这里，我们后续分析采用包含友谊赛的数据，来分别分析9强之间两两对阵的情况，看看哪支球队的胜率更高些。
上述图中，x轴代表的含义是从某年至今(数据集含有部分2018年的比赛数据)，两支球队的胜负情况。
所以，时间越早，两支球队的比赛数量越多，数据曲线的波动可能要小些。但由于球队的组成在不断的变化，会导致越早的数据，其分析价值越弱。 因此，选择合适的年份进行分析就显得很重要。
用上述函数可以快速的分析两支球队的历史胜负情况，当然，有些球队之间，相遇很少，或者近些年没有过，那分析结果可能就不好用了。
当然，数据分析的只是历史情况，足球是圆的，场上瞬息万变。比如，阿根廷现在岌岌可危，梅西内心慌得一逼……
特别说明： 以上数据分析，纯属个人学习用，预测结果与实际情况可能偏差很大，不能用于其他用途。
本文由 恒宇国际（www.neivn.cn）整理发布
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