forked from zovos/summer_practice
68 lines
4.4 KiB
Python
68 lines
4.4 KiB
Python
import sys # чтобы взять имя файла из аргументов командной строки
|
||
import pandas as pd # для чтения csv и работы с таблицей
|
||
import matplotlib.pyplot as plt # для построения гистограммы
|
||
|
||
|
||
# Разбирает счёт вида "3:1" в одном столбце на два числовых столбца:
|
||
# голы хозяев и голы гостей. Пустой период (":") становится 0:0.
|
||
def parse_score(df, col):
|
||
parts = df[col].str.split(':', expand=True) # делим каждую строку по ":" на две колонки
|
||
home = pd.to_numeric(parts[0], errors='coerce').fillna(0) # число до ":", пусто -> 0
|
||
away = pd.to_numeric(parts[1], errors='coerce').fillna(0) # число после ":", пусто -> 0
|
||
return home, away
|
||
|
||
|
||
# Индивидуальное задание №4:
|
||
# принимает имя файла и строит гистограмму общего числа заброшенных каждой командой шайб.
|
||
def task4(filename):
|
||
df = pd.read_csv(filename) # читаем матчи в таблицу
|
||
|
||
# Разбираем счёт по всем стадиям матча
|
||
h1, a1 = parse_score(df, 'Период_1') # голы хозяев/гостей в 1 периоде
|
||
h2, a2 = parse_score(df, 'Период_2') # 2 период
|
||
h3, a3 = parse_score(df, 'Период_3') # 3 период
|
||
oth, ota = parse_score(df, 'Овертайм') # овертайм (0:0, если его не было)
|
||
soh, soa = parse_score(df, 'Буллиты') # буллиты (0:0, если их не было)
|
||
|
||
# Голы в основное время = сумма трёх периодов (поэлементно по строкам)
|
||
reg_h = h1 + h2 + h3
|
||
reg_a = a1 + a2 + a3
|
||
|
||
# Ничья в основное время -> мог быть победный буллит (за него команде +1 шайба)
|
||
tie = (reg_h == reg_a)
|
||
win_home_so = tie & (oth == ota) & (soh > soa) # буллиты выиграли хозяева
|
||
win_away_so = tie & (oth == ota) & (soa > soh) # буллиты выиграли гости
|
||
|
||
# Итоговые заброшенные шайбы: основное время + овертайм + 1 за победу по буллитам
|
||
goals_home = reg_h + oth + win_home_so.astype(int) # все шайбы хозяев в матче
|
||
goals_away = reg_a + ota + win_away_so.astype(int) # все шайбы гостей в матче
|
||
|
||
# Каждый матч даёт по строке двум командам: хозяевам и гостям
|
||
home = pd.DataFrame({'Команда': df['Команда_1'], 'ГЗ': goals_home})
|
||
away = pd.DataFrame({'Команда': df['Команда_2'], 'ГЗ': goals_away})
|
||
both = pd.concat([home, away], ignore_index=True) # склеиваем оба взгляда в один список
|
||
|
||
# Суммируем заброшенные шайбы по каждой команде и сортируем по убыванию
|
||
totals = both.groupby('Команда')['ГЗ'].sum().astype(int)
|
||
totals = totals.sort_values(ascending=False)
|
||
|
||
teams = totals.index # ось X: названия команд
|
||
goals = totals.values # ось Y: всего заброшено шайб
|
||
|
||
plt.figure(figsize=(12, 6)) # широкое окно, чтобы влезли все команды
|
||
plt.bar(teams, goals, color='steelblue') # столбики: один на команду
|
||
|
||
plt.title('Всего заброшено шайб за сезон') # заголовок
|
||
plt.xlabel('Команда') # подпись оси X
|
||
plt.ylabel('Заброшено шайб') # подпись оси Y
|
||
plt.xticks(rotation=90) # имена команд вертикально, чтобы не накладывались
|
||
for i, value in enumerate(goals): # подпись числа над каждым столбиком
|
||
plt.text(i, value, str(value), ha='center', va='bottom')
|
||
|
||
plt.tight_layout() # подгоняем поля, чтобы подписи не обрезались
|
||
plt.show() # показываем окно с графиком
|
||
|
||
|
||
# Запуск только при прямом старте файла; имя csv берём из аргумента командной строки
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
task4(sys.argv[1])
|