Análisis de la Copa Mundial FIFA 2026 con Python: Estadísticas, eficiencia ofensiva y visualizaciones

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  Análisis de la Copa Mundial FIFA 2026 con Python: Estadísticas, eficiencia ofensiva y visualizaciones antes de las semifinales La ciencia de datos ofrece una excelente oportunidad para descubrir patrones que muchas veces pasan desapercibidos durante un partido de fútbol. En este proyecto utilizaremos Python , Pandas y Matplotlib para analizar información estadística de la Copa Mundial FIFA 2026 a partir de un conjunto de datos disponible en Kaggle, url  Football 2026 World Cup Dataset Más allá de obtener tablas y gráficos, el objetivo es responder preguntas interesantes como: ¿Qué selección fue la más eficiente frente al arco? ¿Qué equipos generaron más oportunidades de gol? ¿La cantidad de tiros realmente se traduce en más goles? ¿Qué estilos ofensivos se pueden identificar a partir de los datos? Este artículo es el primero de una serie donde construiremos un proyecto completo de análisis deportivo utilizando Python, desde la exploración de datos hasta modelo...

📊 Ejemplos de Python para Hacer Gráficas: Visualiza tus Datos con Matplotlib

Como hemos visto en otras publicaciones del blog Python es un lenguaje muy amigable y con muchas librarías que permiten apoyarnos para realizar tareas de la manera más ágil.

En esta ocasión quiero mostrarles como pueden hacer para mostrar datos en mapas, por ejemplo si quieren representar en el mapa de México la cantidad de universidades por cada estado y obtener una imagen como la siguiente:

Ejemplo de gráficos en Python creados con Matplotlib para visualizar datos.

Tendremos que utilizar las librería 

  •  geopandas
  •  matplotlib.pyplot 
  •  numpy 
  •  pandas 

Para este ejemplo necesitamos:


Vamos a utilizar el siguiente código

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

direccion = 'tu directorio //mexican-states-master'
direccion2 = 'tu directorio\\carpeta\\'
shapefile = gpd.read_file(direccion+'\mexican-states.shp')
shapefile.head(5)
estados = pd.read_csv(direccion2+'UniMex.csv',encoding='UTF-8',low_memory=False)
estados.head(5)
shapefile = shapefile.merge(
                     right = estados,
                     left_on = 'name',
                     right_on = 'Estado',
                     how = 'left'
                     )
shapefile.plot(column = 'Numero_Universidades',
               legend = True, 
            legend_kwds = {
              'label': "Número de Universidades",
              'orientation': "horizontal"
              },
            cmap = 'Greens')


Les comparto un vídeo demostrativo del programa





Espero les sea de utilidad y nos compartan.

Si buscas otro ejemplo de python y graficar en mapas ve a esta liga
https://www.programacionparatodos.com/2026/01/como-analice-10-anos-de-divorcios-en.html

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