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Cambodian Premier League, also known as Metfone Cambodian League, is a professional football league in Cambodia for men. The current holder of the title is Phnom Penh Crown and the team that holds the most titles is Phnom Penh Crown. Sofascore tracks live football scores and Cambodian Premier League table, results, statistics and top scorers. 1º Preenche os dados estatísticos da equipa que vai jogar em casa: O crescimento about 1xbet bonus foi nada mais nada menos que de 20 por cento. To follow today’s games and other active leagues, please visit the main page for all competitions in Cambodia. #7 How many groups are there in Cambodian Premier League competition? The teams in Cambodian Premier League are placed in 9 groups. Stake betting sports.
Até recomendo utilizarem o Colab ou o Databricks porque não precisarão instalar nada na máquina e possibilita o desenvolvimento e execução do código em qualquer dispositivo com conexão à internet, mas fica ao seu critério. Como eu disse lá no começo do texto, o site da CBF disponibiliza os dados com as temporadas a partir de 2012 a atual, além das diversas séries. Como vi que as páginas da série A e B do campeonato são idênticas, resolvi ousar um pouco e expandir o código para capturar os dados também da série B. Exemplo do link que deve ser acessado: soup.find(class_='color-white block text-1') [ Rei Pelé - Maceio - AL , Domingo, 08 de Dezembro de 2019 , 16:00 , Premiere ] d) Gols dos times. Como viram as funções do BeautifulSoup , por conta de como o site foi desenvolvido, retornaram listas e como queremos trabalhar apenas com os dados, precisaremos efetuar alguns tratamentos. Retomando o nosso exemplo dos jogos, a lista abaixo armazena os times que disputaram o jogo: E para acessar o visitante: lista_times[1].get_text() 'São Paulo - SP' 'São Paulo - SP' Cada uma das tags retornou dados que precisaram de algum tipo de tratamento, seja o split, remoção de acentos ou remoção de espaços à direita e à esquerda, padronização do campo de data, conversão de strings em numéricos etc. Para cada jogo pesquisado, armazenei em uma lista (sim, ela de novo!) todos os campos que criei a partir das tags: Se você exibir um registro da lista o resultado seria: df = pd.DataFrame( ##Passando a lista onde foram armazenados os jogos capturados. listaFinal ##Nomeando as colunas do Dataframe , columns = ['Temporada', 'Série', 'Número do Jogo' ,'Rodada','Turno', 'Estádio', 'Cidade', 'UF' , 'Data', 'Dia da Semana', 'Hora' , 'Mandante', 'UF Mandante', 'Gol Mandante' , 'Gol Visitante', 'Visitante', 'UF Visitante' , 'Gols no Jogo', 'Resultado' , 'Resultado Mandante', 'Resultado Visitante' , 'Placar', 'Link do Jogo' , 'Data de Início da Consulta' , 'Data de Fim da Consulta']) Para não prolongar ainda mais o texto, vou parando por aqui, mas no notebook com o código ainda tem alguns complementos relacionados a profiling e visualização de dados que em posts futuros irei abordar com mais profundidade. Repositório com o código e os dados. Verificar apostas online.Decisão do VAR: Gol Camarões 1-3 Serbia (Vincent Aboubakar).
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