今儿个心血来潮，想搞搞英乙的积分榜数据，咱也来体验一把足球数据分析师的感觉。虽然咱不是专业的，但谁还不能有个爱是不？
开干之前，我先在网上搜一圈，想看看有没有现成的、干净的数据。毕竟能偷懒的时候，谁愿意辛辛苦苦从头做？
结果，还真找到一些！但问题是，这些数据要么不全，要么格式乱七八糟，看得我头都大。有的网站只显示排名和积分，有的，又把胜平负场次、进失球都混在一起，简直……
整理数据的漫漫长路
没办法，看来只能自己动手，丰衣足食。我打开几个不同的网站，开始手动复制粘贴。你别说，这活儿还挺考验耐心的。一会儿要对比这个网站的数据，一会儿又要看看那个网站有没有更新，眼睛都快看花。
复制完数据，我把它们都粘贴到一个Excel表格里。你猜怎么着？格式乱得跟一锅粥似的！有些球队的名字对不上，有些数据还串行，真是让人抓狂。
就是更磨人的数据清洗工作。我开始逐行逐列地检查，把球队名字统一，把错位的数据归位，再把一些不必要的空格和符号删掉。这感觉，就像在玩“找茬”游戏，只不过这“茬”也太多！
初见成效
经过一番“奋战”，数据终于看起来像点样子。我按照积分给球队排个名，然后又分别统计主场和客场的积分榜。看着整整齐齐的数据，心里还是有点小成就感的。
我发现，有些球队在总积分榜上排名靠前，但在客场却表现平平。看来，主场优势还是很明显的嘛
我还注意到：- 沃尔索尔这队挺猛的，目前积分最高。
- 诺茨郡和布拉德福德城积分一样，竞争挺激烈。
- 有些球队的进球数和失球数差别很大，这也能反映出他们的战术风格。
这只是个初步的整理结果。要想深入分析，还得花更多功夫。比如，可以计算一下各队的净胜球、胜率等等。不过今天就先到这儿，眼睛实在是有点累。
这回实践让我体会到数据整理的不易。虽然过程有点曲折，但看到自己整理出的成果，还是挺开心的。下次，我打算试试用Python来自动抓取和处理数据，希望能更轻松一些！
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