main.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from scipy.stats import poisson

st.set_page_config(
    page_title='Predições de Jogos da Copa do Mundo',
    page_icon='⚽',
)

selecoes = pd.read_excel(
    'data/DadosCopaDoMundoQatar2022.xlsx', sheet_name='selecoes', index_col=0)

fifa = selecoes['PontosRankingFIFA']
a, b = min(fifa), max(fifa)
fa, fb = 0.15, 1
b1 = (fb - fa)/(b-a)
b0 = fb - b*b1
forca = b0 + b1*fifa


def Resultado(gols1, gols2):
    if gols1 > gols2:
        res = 'V'
    if gols1 < gols2:
        res = 'D'
    if gols1 == gols2:
        res = 'E'
    return res


def MediasPoisson(selecao1, selecao2):
    forca1 = forca[selecao1]
    forca2 = forca[selecao2]
    mgols = 2.75
    l1 = mgols*forca1/(forca1 + forca2)
    l2 = mgols*forca2/(forca1 + forca2)
    return [l1, l2]


def Distribuicao(media):
    probs = []
    for i in range(7):
        probs.append(poisson.pmf(i, media))
    probs.append(1-sum(probs))
    return pd.Series(probs, index=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7+'])


def ProbabilidadesPartida(selecao1, selecao2):
    l1, l2 = MediasPoisson(selecao1, selecao2)
    d1, d2 = Distribuicao(l1), Distribuicao(l2)
    matriz = np.outer(d1, d2)  # Monta a matriz de probabilidades

    # Soma o triangulo inferior
    vitoria = np.tril(matriz).sum()-np.trace(matriz)
    # Soma o triangulo superior
    derrota = np.triu(matriz).sum()-np.trace(matriz)
    probs = np.around([vitoria, 1-(vitoria+derrota), derrota], 3)
    probsp = [f'{100*i:.1f}%' for i in probs]

    nomes = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7+']
    matriz = pd.DataFrame(matriz, columns=nomes, index=nomes)
    matriz.index = pd.MultiIndex.from_product([[selecao1], matriz.index])
    matriz.columns = pd.MultiIndex.from_product([[selecao2], matriz.columns])
    output = {'seleção1': selecao1, 'seleção2': selecao2,
              'f1': forca[selecao1], 'f2': forca[selecao2],
              'media1': l1, 'media2': l2,
              'probabilidades': probsp, 'matriz': matriz}
    return output


def Pontos(gols1, gols2):
    rst = Resultado(gols1, gols2)
    if rst == 'V':
        pontos1, pontos2 = 3, 0
    if rst == 'E':
        pontos1, pontos2 = 1, 1
    if rst == 'D':
        pontos1, pontos2 = 0, 3
    return pontos1, pontos2, rst


def Jogo(selecao1, selecao2):
    l1, l2 = MediasPoisson(selecao1, selecao2)
    gols1 = int(np.random.poisson(lam=l1, size=1))
    gols2 = int(np.random.poisson(lam=l2, size=1))
    saldo1 = gols1 - gols2
    saldo2 = -saldo1
    pontos1, pontos2, result = Pontos(gols1, gols2)
    placar = '{}x{}'.format(gols1, gols2)
    return [gols1, gols2, saldo1, saldo2, pontos1, pontos2, result, placar]


st.markdown("# 🏆 Copa do Mundo Qatar 2022")

st.markdown("## ⚽ Probabilidades das Partidas")
st.markdown('---')

listaselecoes1 = selecoes.index.tolist()
listaselecoes1.sort()
listaselecoes2 = listaselecoes1.copy()

j1, j2 = st.columns(2)
selecao1 = j1.selectbox('Escolha a primeira Seleção', listaselecoes1)
listaselecoes2.remove(selecao1)
selecao2 = j2.selectbox('Escolha a segunda Seleção', listaselecoes2, index=1)
st.markdown('---')

jogo = ProbabilidadesPartida(selecao1, selecao2)
prob = jogo['probabilidades']
matriz = jogo['matriz']

col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
col1.image(selecoes.loc[selecao1, 'LinkBandeiraGrande'])
col2.metric(selecao1, prob[0])
col3.metric('Empate', prob[1])
col4.metric(selecao2, prob[2])
col5.image(selecoes.loc[selecao2, 'LinkBandeiraGrande'])

st.markdown('---')
st.markdown("## 📊 Probabilidades dos Placares")

# def aux(x):
# 	return f'{str(round(100*x,1))}%'
# st.table(matriz.applymap(aux))

fig, ax0 = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax = sns.heatmap(matriz, annot=True, square=True, linewidth=2., cmap="YlGnBu",
                 annot_kws={'fontsize': 12},
                 yticklabels=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7+'],
                 xticklabels=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7+'])
for t in ax.texts:
    t.set_text(f'{str(round(100*float(t.get_text()),1))}%')
# fig.show()
plt.ylabel('Gols ' + selecao1)
plt.xlabel('Gols ' + selecao2)
st.write(fig)

st.markdown('---')
st.markdown("## 🌍 Probabilidades dos Jogos da Copa")

jogoscopa = pd.read_excel(
    'data/outputEstimativaJogosCopa2022.xlsx', index_col=0)
st.table(jogoscopa[['grupo', 'seleção1', 'seleção2',
         'Vitória', 'Empate', 'Derrota']])


st.markdown('---')
st.markdown(
    'Trabalho desenvolvido de Data Science por João Eliandro na Copa do Mundo!')

#bandeira1, nome1, prob, empate, prob, nome2, bandeira2
# matriz de probabilidades do jogo
# placar mais provável