文件名称：一级方程式统计
文件大小：3.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-02 21:20:26
JupyterNotebook
一级方程式统计 一级方程式（F1）是一个开放式赛车比赛，许多人认为这是赛车运动的巅峰之作。 尽管F1赛车（大奖赛）在很大程度上被视为欧洲运动，但每年都在世界范围内举行。 要求车队开发和制造自己的汽车以符合法规要求。 这样做的结果是，金钱最多的团队通常是获胜的团队。 这使得很难确定驾驶员的表现是由于天赋还是汽车表现所致。 这个问题一直是粉丝，专家，甚至一些之间不断争论的话题。 在这个项目中，我查询了从的F1数据集构建的postgreSQL数据库，以获取2019 F1赛季的比赛结果和单圈时间。 我使用这些数据来评估一些关键绩效指标，这些指标可评估车手和车队的绩效，例如退役，比赛中获得/失去的位置以及单圈时间的整体一致性。 该项目分为2个笔记本： 1）数据库初始化 从kaggle下载csv文件，然后导入到postgresql数据库中。 2）Formula 1 2019可视化和性能指标 分析
【文件预览】：
Formula-1-statistics-main
----Formula 1 2019 visualizations and performance metrics.ipynb(2.87MB)
----Database initialization .ipynb(20KB)
----TODO.md(1KB)
----2019 British Grand Prix race trace.png(85KB)
----requirements.txt(3KB)
----.gitignore(474B)
----F1 stats header image.png(69KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------Formula 1 2019 visualizations and performance metrics-checkpoint.ipynb(2.87MB)
--------Database initialization -checkpoint.ipynb(20KB)
--------Lap time distributions (2015-2020)-checkpoint.ipynb(14.2MB)
--------F1 experimentation and exploration-checkpoint.ipynb(839KB)
----README.md(2KB)