Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
# なぜですか？
NFL、ESPN、その他多くの組織は独自のクォーターバック評価システムを持っています。あなたは独自のシステムを作成できますか？クォーターバックは特定の試合で何点貢献しますか？そして、MVP賞シーズンが近づいている今、本当にMVPとして目立つ選手は誰で、チームに支えられている選手は誰でしょうか？
# クォーターバックの統計データ
これはPandasのread_html関数を使ってfootballdb.comからスクレイピングしたものです。このデータセットには、1996年から2016年までのNFLのすべてのレギュラーシーズンの試合と、すべてのNFLのパッサー（クォーターバック以外も含む）が含まれています。過去10年間の個別の年次データも利用可能で、21年間のすべてのデータはQBStats_allにあります。従来の統計データに加えて、試合の総得点が統計データに追加されています。勝敗データも近い将来追加予定ですが、クォーターバックは防御陣が相手攻撃を止める能力をコントロールできないため、現時点では優先度は低いです。
# 内容
この中には以下が含まれています：
- クォーターバックの名前（**qb**）
- パス試行回数（**att**）
- 成功したパス数（**cmp**）
- パスの総ヤード数（**yds**）
- 試行回数あたりのヤード数（**ypa**）
- タッチダウン数（**td**）
- インターセプト数（**int**）
- 最長パス距離（**lg**）
- サック数（**sack**）
- 失ったヤード数（**loss**）
- その試合におけるNFLのクォーターバック評価点（**rate**）
- 試合の総得点（**game_points**）
- ホームゲームかアウェイゲームか（**home_away**）
- 年（**year**）
# 重要な注意事項：
これらのデータがスクレイピングされた方法のため、試合の週次情報は提供されていません。ただし、試合は最古のものから最新のものまで順に並んでいるため、時系列分析が可能です。
## 追加事項：
追加情報の要求は自由にしてください。ただし、21年間のNFL統計データをスクレイピングするのに時間がかかるため、データセットの更新が完了するまでにはおそらく時間がかかります。
# 謝辞
何度もスクレイピングを行い、将来的に他のポジションの情報もスクレイピングする可能性があるにもかかわらず、footballdb.comが私をブラックリストに載せないでくれたことに、心から感謝しています。
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