Fast-F1 基础入门指南：F1赛事数据分析

Fast-F1 基础入门指南：F1赛事数据分析

【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

前言

Fast-F1 是一个强大的 Python 库，专门用于获取和分析 Formula 1 (F1) 赛事数据。本文将介绍 Fast-F1 的基本使用方法，帮助您快速上手这个工具。

核心概念

Fast-F1 主要围绕 Pandas 的 DataFrame 和 Series 对象构建。如果您熟悉 Pandas，使用 Fast-F1 将会非常直观。如果您不熟悉 Pandas，建议先学习一些 Pandas 基础知识。

加载赛事会话

基本加载方法

fastf1.core.Session对象是 Fast-F1 的核心起点。通常，您首先需要加载一个赛事会话：

import fastf1 session = fastf1.get_session(2021, 7, 'Q') # 加载2021赛季第7场比赛的排位赛 print(session.name) # 输出: 'Qualifying' print(session.date) # 输出: Timestamp('2021-06-19 13:00:00')

赛事信息

每个会话都关联一个赛事(Event)，包含整个比赛周末的信息：

event = session.event print(event['EventName']) # 输出: 'French Grand Prix' print(event['EventDate']) # 输出比赛日期

您也可以直接加载赛事：

event = fastf1.get_event(2021, 7) race_session = event.get_race() # 获取正赛会话

按名称加载赛事

除了使用赛事编号，您还可以使用赛事名称加载：

event = fastf1.get_event(2021, 'French Grand Prix')

Fast-F1 支持模糊匹配，即使名称不完全准确也能找到对应赛事：

event = fastf1.get_event(2021, 'Spain') print(event['EventName']) # 输出: 'Spanish Grand Prix'

但需要注意，过于模糊的名称可能导致匹配错误：

event = fastf1.get_event(2021, 'Emilian') print(event['EventName']) # 可能错误匹配为'Belgian Grand Prix'

更精确的匹配：

event = fastf1.get_event(2021, 'Emilia Romagna') print(event['EventName']) # 正确输出: 'Emilia Romagna Grand Prix'

也可以按赛道地点加载：

session = fastf1.get_session(2021, 'Silverstone', 'Q') print(session.event['EventName']) # 输出: 'British Grand Prix'

赛事日程表

您可以加载整个赛季的赛事日程表：

schedule = fastf1.get_event_schedule(2021) print(schedule.columns) # 查看所有可用列

从日程表中选择特定赛事：

gp_12 = schedule.get_event_by_round(12) print(gp_12['Country']) # 输出: 'Belgium' gp_austin = schedule.get_event_by_name('Austin') print(gp_austin['Country']) # 输出: 'United States'

获取车手信息和比赛结果

加载会话数据后，您可以查看比赛结果：

session = fastf1.get_session(2021, 'French Grand Prix', 'Q') session.load() # 加载数据 print(session.results.columns) # 查看所有结果列

查看前十名车手及其Q3成绩：

top_ten = session.results.iloc[0:10].loc[:, ['Abbreviation', 'Q3']] print(top_ten)

处理单圈数据

所有单圈数据可通过session.laps访问：

laps = session.laps print(laps.columns) # 查看所有单圈数据列

查找最快单圈：

fastest_lap = session.laps.pick_fastest() print(fastest_lap['LapTime']) # 最快圈速 print(fastest_lap['Driver']) # 创造最快圈速的车手

数据可视化示例

Fast-F1 提供了强大的数据可视化功能，能够直观展示F1赛事的各种数据指标。

上图展示了两位车手（LEC和HAM）在整场比赛中的单圈时间变化，红色线显示的峰值反映了特定圈数的异常表现。

速度轨迹图清晰地展示了赛车在赛道不同位置的实时速度变化，帮助分析弯道和直道的速度策略。

总结

本文介绍了 Fast-F1 的基本使用方法，包括：

1. 加载赛事和会话
2. 按名称或编号查找赛事
3. 查看赛季日程表
4. 获取比赛结果和车手信息
5. 分析单圈数据
6. 数据可视化展示

这些基础功能为更深入的 F1 数据分析奠定了基础。后续您可以探索更高级的功能，如遥测数据分析、比赛策略分析等。

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