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5分钟玩转Fast-F1：F1赛车数据挖掘实战手册

【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1

🚀 想不想像专业赛车分析师一样，深入挖掘F1赛事背后的数据秘密？Fast-F1这个强大的Python工具包就是你的最佳助手！它专门为F1爱好者设计，让你轻松获取和分析比赛结果、赛程安排、计时数据以及遥测信息。

🏎️ 快速上手：三步开启F1数据分析之旅

第一步：轻松安装与导入

# 安装Fast-F1 pip install fastf1 # 导入库 import fastf1 as ff1 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

第二步：赛事加载的多种姿势

按赛事编号加载- 最直接的方式：

# 加载2023赛季第5场比赛的排位赛 session = ff1.get_session(2023, 5, 'Q') session.load() print(f"赛事名称：{session.event['EventName']}")

按名称模糊匹配- 智能又方便：

# 即使记不清完整名称也能找到 session = ff1.get_session(2023, 'Monaco', 'R') # 正赛数据

按赛道地点搜索- 地理位置导向：

# 通过赛道所在地查找 session = ff1.get_session(2023, 'Silverstone', 'FP2') # 第二次练习赛

第三步：赛事信息一览无余

每个会话都关联着完整的赛事信息，就像一个F1数据宝库：

📊 实战技巧：从数据中挖掘黄金

单圈数据分析 - 找出最快圈的秘密

# 获取所有单圈数据 laps = session.laps print(f"总圈数：{len(laps)}") print(f"数据列：{laps.columns.tolist()}")

小贴士：上图中你可以清晰看到两位车手（红蓝曲线）在整个比赛中的单圈用时变化。红色曲线在第20圈左右的峰值很可能是进站换胎造成的用时增加。

速度节奏分析 - 解码车手驾驶风格

# 获取最快单圈 fastest_lap = laps.pick_fastest() print(f"最快圈速：{fastest_lap['LapTime']}") print(f"创造者：{fastest_lap['Driver']}")

注意：这张速度-时间图展示了勒克莱尔在某单圈中的速度变化。注意观察直道上的极速（接近350km/h）和弯道中的减速（降至100km/h以下），这就是F1赛车的典型速度节奏。

性能对比分析 - 发现细微差距

# 对比两位车手的最快圈 driver1_laps = laps.pick_driver('HAM') driver2_laps = laps.pick_driver('VER') ham_fastest = driver1_laps.pick_fastest() ver_fastest = driver2_laps.pick_fastest() print(f"汉密尔顿最快圈：{ham_fastest['LapTime']}") print(f"维斯塔潘最快圈：{ver_fastest['LapTime']}")

🎯 进阶应用：成为数据分析高手

赛季日程全面掌握

# 获取整个赛季赛程 schedule = ff1.get_event_schedule(2023) print("赛季赛程表：") print(schedule[['RoundNumber', 'EventName', 'EventDate']])

比赛结果深度解读

# 查看完整比赛结果 results = session.results print("比赛结果列：", results.columns.tolist()) # 筛选关键信息 key_results = results[['Position', 'Abbreviation', 'Team', 'Points']] print(key_results.head(10)) # 显示前十名

⚠️ 避坑指南：常见问题一次解决

问题1：名称匹配不准确

• ❌ 错误：ff1.get_event(2023, 'Emilian')可能匹配到比利时站
• ✅ 正确：ff1.get_event(2023, 'Emilia Romagna')精确匹配艾米利亚-罗马涅站

问题2：数据加载失败

# 确保正确加载数据 try: session.load() print("数据加载成功！") except Exception as e: print(f"加载失败：{e}")

💡 创意玩法：让你的分析更出彩

自定义分析指标

# 计算车手平均圈速 driver_avg = laps.groupby('Driver')['LapTime'].mean() print("各车手平均圈速：") print(driver_avg.sort_values())

可视化增强技巧

利用这张速度轨迹图，你可以：

• 分析不同车手在相同弯道的刹车点差异
• 比较直道加速能力的强弱
• 识别赛道上的超车机会点

🚀 下一步行动建议

现在你已经掌握了Fast-F1的核心用法，接下来可以：

1. 探索遥测数据- 深入了解轮胎温度、刹车压力等技术参数
2. 构建预测模型- 基于历史数据预测比赛结果
3. 创建交互式仪表板- 让数据分析结果更直观

记住，最好的学习方式就是动手实践！选择一个你感兴趣的F1比赛，用Fast-F1重新分析一遍，你会发现很多电视转播中看不到的精彩细节。

专业提示：数据分析就像赛车调校，需要不断尝试和优化。每个新的发现都可能让你对F1比赛有更深的理解。现在就开始你的F1数据分析之旅吧！

【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1