In [1]:

    

%pylab inline


    

    




Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: module://IPython.zmq.pylab.backend_inline].
For more information, type 'help(pylab)'.

In [2]:

    

import pandas as pd


    

In [3]:

    

pd.version.version


    

    
Out[3]:





'0.11.0'

In [4]:

    

np.version.version


    

    
Out[4]:





'1.7.1'

In [5]:

    

pd.set_option("max_rows", 100)
pd.set_option("max_columns", 25)
np.set_printoptions(linewidth=200)
figsize(12,9)


    

In [6]:

    

from IPython.display import HTML
HTML('<iframe src="http://botliga.de/datenquellen" width=1200 height=400></iframe>')


    

    
Out[6]:

In [7]:

    

#!curl -O http://dl.dropbox.com/u/90393/botliga/ergebnisse-1963-2010.zip
#!unzip -qq ergebnisse-*.zip
#cd tippkick/
#!psql -q < tippkick.sql


    

In [8]:

    

import psycopg2
conn = psycopg2.connect("dbname=tippkick")


    

In [9]:

    

import pandas.io.sql as psql


    

In [10]:

    

vereine = psql.frame_query('select * from vereine', con=conn)
vereine.head()


    

    
Out[10]:






  

    

      

      
id
      
name
    
  
  

    

      
0
      
 1
      
     Werder Bremen
    
    

      
1
      
 2
      
 Borussia Dortmund
    
    

      
2
      
 3
      
 1. FC Saarbrücken
    
    

      
3
      
 4
      
        1. FC Köln
    
    

      
4
      
 5
      
  TSV 1860 München
    
  

In [11]:

    

spiele = psql.frame_query('select * from spiele', con=conn)
spiele.head()


    

    
Out[11]:






  

    

      

      
heim
      
gast
      
saison
      
tore_heim
      
tore_gast
      
spieltag
      
zeit
    
  
  

    

      
0
      
 1
      
  2
      
 1963
      
 3
      
 2
      
 1
      
1963-08-24 17:00:00
    
    

      
1
      
 3
      
  4
      
 1963
      
 0
      
 2
      
 1
      
1963-08-24 17:00:00
    
    

      
2
      
 5
      
  6
      
 1963
      
 1
      
 1
      
 1
      
1963-08-24 17:00:00
    
    

      
3
      
 7
      
  8
      
 1963
      
 1
      
 1
      
 1
      
1963-08-24 17:00:00
    
    

      
4
      
 9
      
 10
      
 1963
      
 2
      
 0
      
 1
      
1963-08-24 17:00:00
    
  

In [12]:

    

temp = pd.merge(spiele, vereine, left_on="heim", right_on="id")
temp.head()


    

    
Out[12]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 9 columns):
heim         5  non-null values
gast         5  non-null values
saison       5  non-null values
tore_heim    5  non-null values
tore_gast    5  non-null values
spieltag     5  non-null values
zeit         5  non-null values
id           5  non-null values
name         5  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(7), object(1)

In [13]:

    

temp2 = pd.merge(temp, vereine, left_on="gast", right_on="id")
temp2.head()


    

    
Out[13]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 11 columns):
heim         5  non-null values
gast         5  non-null values
saison       5  non-null values
tore_heim    5  non-null values
tore_gast    5  non-null values
spieltag     5  non-null values
zeit         5  non-null values
id_x         5  non-null values
name_x       5  non-null values
id_y         5  non-null values
name_y       5  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(8), object(2)

In [14]:

    

df = temp2["name_y name_x saison tore_heim tore_gast spieltag zeit".split()]
df.columns = "heim gast saison tore_heim tore_gast spieltag zeit".split()
df


    

    
Out[14]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 14630 entries, 0 to 14629
Data columns (total 7 columns):
heim         14630  non-null values
gast         14630  non-null values
saison       14630  non-null values
tore_heim    14630  non-null values
tore_gast    14630  non-null values
spieltag     14630  non-null values
zeit         14630  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(4), object(2)

In [15]:

    

df.set_index("zeit")


    

    
Out[15]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 14630 entries, 1963-08-24 17:00:00 to 2010-08-21 15:30:00
Data columns (total 6 columns):
heim         14630  non-null values
gast         14630  non-null values
saison       14630  non-null values
tore_heim    14630  non-null values
tore_gast    14630  non-null values
spieltag     14630  non-null values
dtypes: int64(4), object(2)

In [16]:

    

df["tore"] = df["tore_heim"] + df["tore_gast"]


    

In [17]:

    

saison_spieltag = df.set_index(["saison", "spieltag"])


    

In [18]:

    

print saison_spieltag.head().to_string()


    

    




                              heim           gast  tore_heim  tore_gast                zeit  tore
saison spieltag                                                                                  
1963   1         Borussia Dortmund  Werder Bremen          3          2 1963-08-24 17:00:00     5
1964   29        Borussia Dortmund  Werder Bremen          3          0 1965-05-08 16:00:00     3
1965   32        Borussia Dortmund  Werder Bremen          1          0 1966-05-14 16:00:00     1
1966   24        Borussia Dortmund  Werder Bremen          2          1 1967-03-04 16:00:00     3
1967   32        Borussia Dortmund  Werder Bremen          2          1 1968-05-11 15:30:00     3

In [19]:

    

grouped = saison_spieltag["tore"].groupby(level=0)


    

In [20]:

    

grouped.sum().plot(kind="bar")


    

    
Out[20]:





<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x4b7e390>






    

In [21]:

    

df[df["tore"] > 10].sort("tore", ascending=False)


    

    
Out[21]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 15 entries, 11542 to 2052
Data columns (total 8 columns):
heim         15  non-null values
gast         15  non-null values
saison       15  non-null values
tore_heim    15  non-null values
tore_gast    15  non-null values
spieltag     15  non-null values
zeit         15  non-null values
tore         15  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(5), object(2)

In [22]:

    

from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('VfvWX4bHSb0')


    

    
Out[22]:





            
        

In [23]:

    

df.ix[2558]


    

    
Out[23]:





heim                Hamburger SV
gast              Bayern München
saison                      1989
tore_heim                      4
tore_gast                      0
spieltag                       7
zeit         1989-08-31 19:30:00
tore                           4
Name: 2558, dtype: object

In [24]:

    

df.ix[0]["zeit"].hour


    

    
Out[24]:





17

In [25]:

    

df["uhrzeit"]=df["zeit"].apply(lambda x: str(x).split()[1])


    

In [26]:

    

startzeiten = df["uhrzeit"].value_counts()


    

In [27]:

    

startzeiten


    

    
Out[27]:





15:30:00    9670
20:00:00    2349
16:00:00     650
17:30:00     487
17:00:00     248
15:00:00     231
19:30:00     198
18:00:00     177
20:30:00     148
14:30:00     104
20:15:00      86
18:30:00      76
16:30:00      49
14:15:00      35
19:00:00      25
15:15:00      24
14:00:00      18
18:15:00      12
18:45:00       7
17:45:00       6
06:00:00       4
19:45:00       4
15:45:00       4
20:45:00       2
16:45:00       2
09:30:00       2
17:25:00       2
06:30:00       2
21:00:00       2
11:30:00       1
19:15:00       1
16:15:00       1
22:30:00       1
17:40:00       1
19:55:00       1
dtype: int64

In [28]:

    

startzeiten.plot(kind="barh")


    

    
Out[28]:





<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x4b48c50>






    

In [29]:

    

df[df["uhrzeit"] == "19:30:00"].sort("saison", ascending=False).head(10)


    

    
Out[29]:




&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10 entries, 2634 to 2404
Data columns (total 9 columns):
heim         10  non-null values
gast         10  non-null values
saison       10  non-null values
tore_heim    10  non-null values
tore_gast    10  non-null values
spieltag     10  non-null values
zeit         10  non-null values
tore         10  non-null values
uhrzeit      10  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(5), object(3)