世界杯预测2022(2019年世界杯足球)

本文目录一览：

• 1、世界杯预测2022

• 2、2019年世界杯足球

• 3、世界杯预测之路

• 4、世界杯预测小程序

2022卡塔尔世界杯分组

世界杯分组

F组各队分析及出线形式预测

比利时：北京时间2022年6月16日国际足联*排名比利时排名世界第二，拥有库尔图瓦，德布劳内，维特塞尔，卢卡库等等天才球员，可是却屡次在国际大赛上拉跨。比利时的球星们在俱乐部*拿到手软，可是一到了国家队就总是出现1+1+1＜3的局面。如今还是这波依然*的球员，只是岁月又蹉跎了几年，让人很难相信比利时在世界杯淘汰赛中能连克强敌，借用《飞驰人生》中的一句台词：“一顿操作猛如虎，定睛一看原地杵”。上次世界杯半决赛0比1输给法国，本次世界杯想更进一步，需要比利时球员们默契配合，砥砺前行。

比利时国家队

加拿大上一次进入世界杯决赛圈已经是36年前的事了。加拿大足球在很长一段时间都处在“冰河时期”，甚至一度和中国男足不相上下。但最近几年，加拿大足协痛定思痛，培养了一大批年前球员，国际排名从70名开外跃升到目前的33名。球队首席前锋拉林上赛季在土超打进19球，世预赛打进13球；两位00后天才阿方索和乔纳森·大卫也分别在德甲和法甲大放异彩。加拿大队已经具备了与传统列强叫板的资本。由于加拿大长期缺乏与北美之外的球队交手的记录，反而给其他对手了解加拿大足球增加了一丝困难。也许会成为本次世界杯的“黑马”。

加拿大足球进军世界杯

摩洛哥分别于1970、1986、1994、1998、2018五次参加世界杯比赛，2018年俄罗斯世界杯B组首轮，摩洛哥0比1负于伊朗。 B组第二轮小组赛，摩洛哥0：1不敌葡萄牙后，两战积0分的摩洛哥成为俄罗斯世界杯第一支出局的球队 。小组赛末轮摩洛哥2-2战平西班牙 。在本次世界杯摩洛哥预选赛出线之后，队内传出将帅不合的传闻。无论是否因此而换帅，都将是摩纳哥队从竞争激烈的F组出线的一大不利因素。

摩洛哥

克罗地亚： 上届世界杯亚军得主，在刚刚结束的欧国联比赛中又战胜了世界杯夺冠大热法国队。球队灵魂莫德里奇虽然年满37岁。但依然是皇家马德里的*中场核心，表现依然可圈可点。但是这个岁数想要在密集的世界杯赛事中保持体能和状态稳定，确实并非易事。F组的几支球队实力差距没有纸面上看上去这么大，任何一场比赛稍有不慎都可能翻车。上次获得世界杯亚军，克罗地亚人似乎已经“非常知足”，尚不知此次世界杯拼劲尚有几分？让我们拭目以待。

克罗地亚国家队

F组预测出现球队：比利时，克罗地亚。

从2019年9月10日首战5比0胜马尔代夫队，到2022年3月30日0比2输给阿曼队，国足历时932天的卡塔尔世界杯亚洲区预选赛之旅正式落下帷幕。

两年半的时间，受到疫情影响导致赛程和赛制不断更改，金元足球倒塌导致中国足球大环境恶化，经历了里皮、李铁、李霄鹏三任主帅的更迭……在种种因素的作用下，在这个世界杯周期内，中国男足交出了一份糟糕的答卷。

里皮：先扬后抑

2019年5月，里皮再次执教国足。此后，他顺利带队在客场5球大胜马尔代夫队，主场7比0大胜关岛队。彼时，入籍球员艾克森表现出色，国足士气高昂。但谁也没能想到的是，这个主场比赛过后，当国足再次在主场作战，已经是近600天之后。

更让人想不到的是，5天后，国足在客场与菲律宾队的比赛中，被对手0比0逼平。2019年11月14日，国足在客场1比2输给了叙利亚队，里皮在新闻发布会上突然宣布辞职。

李铁：虎头蛇尾

2020年1月，李铁正式出任中国男足主帅。

此后，突如其来的疫情，给世界体坛按下暂停键。直到2021年5月30日，再战世预赛的国足才在主场与关岛队的比赛中7比0大胜。但2天后，中国足协宣布，受疫情影响，国足所在小组主场比赛从苏州改至阿联酋沙迦进行。接下来，国足2比0战胜菲律宾队、5比0大胜马尔代夫队、3比1战胜叙利亚，以4战全胜的战绩成功晋级12强赛阶段。

此后，中国足协宣布李铁执教国足合同续约至2026年，从而确保中国男足国家队长期稳定发展，并透露了12强赛目标：全力拼搏，力争出线。

但12强赛的整体水平远非40强赛可比。首战，中国男足0比3不敌澳大利亚队，场面完全落于下风。接下来，国足0比1不敌日本队、3比2击败越南队、2比3输给沙特队、1比1平阿曼和澳大利亚队。前6轮1胜2平3负，晋级世界杯概率已经非常渺茫。而主帅李铁因为战术等问题也饱受争议，最终在12月3日，中国足协正式宣布，同意李铁提出的辞职请求，李霄鹏继任。

李霄鹏：难以为继

上任后仅一个月，国足再次出征。而新帅李霄鹏特地邀请了李金羽等多位老国脚入队担任教练，教练团队一共有15人之多。但即使如此，后四场比赛国足还是交出了非常糟糕的答卷。

客场0比2不敌日本队、1比3输给了越南队、1比1逼平沙特队、0比2输给阿曼队。四场比赛仅拿到1分，丢了8个球，中国足球下滑趋势挡也挡不住。

时间已经来到了2022年7月的末尾，按照正常惯例，卡塔尔世界杯的*早已决出，可能连盛大的夺冠游行和庆祝典礼都举办完毕。不过这一次，因为天气原因，我们要到冬天才能见证卡塔尔世界杯这一盛会的到来

虽然还有四个多月的时间才会开幕，但关于*的预测已经是层出不穷，近日，外媒《mendologia》根据当前的FIFA国家队排名，综合过去四届世界杯成绩，加上参考各大***公司的赔率，权威预测出了卡塔尔世界杯各队的夺冠赔率，并显示出了32强的前16名

排名第16的球队是非洲*塞内加尔，夺冠概率1.5%。由今年的非洲足球先生马内领衔的“特兰加雄狮”塞内加尔队可以称得上是本次世界杯实力最强的非洲球队，攻防实力较为均衡，加之坐拥格耶、爱德华-门迪、库利巴利、萨尔、图雷等明星球员，他们*是任何球队不愿意碰到的“硬骨头”

排名第15至第11位的球队有瑞士、美国、克罗地亚、墨西哥和丹麦，他们的夺冠概率分别为1.8%、1.9%、2.1%、2.7%和3%。这四支球队虽然来自两个大洲，但他们都有共同特点，那便是讲究整体性，虽然没有哪个方面特别突出，但却也让人找不出短板

下面进入夺冠概率前十位。第十位“金色太阳”乌拉圭，夺冠概率3.2%。虽然如今的乌拉圭与前些年世界杯四强、美洲杯*的*时期不可同日而语，但球队涌现出的新星并不少，努涅斯、佩利斯特里、巴尔韦德、阿劳霍、比尼亚都已经逐渐在各大豪门站稳了脚跟。或许从这届世界杯开始，就是他们再度启航的起点

第九位“五盾军团”葡萄牙，夺冠概率5%。很意外，如今的葡萄牙正处于人才爆棚的时期，称为黄金一代都不为过，C罗、B费、B席、坎塞洛、若塔、鲁本-迪亚斯、莱奥、门德斯等等球星数不清数，却被外界看衰，究其原因还是全队缺乏整体性，如何提高这些球星的凝聚力，是老帅桑托斯需要考虑的

第八位“橙衣军团”荷兰，夺冠概率5.2%。2018年，我们很遗憾没能在俄罗斯看到荷兰队的身影，四年已过，我们很开心重新看到了荷兰出现在世界杯赛场。范加尔率领的这支全新的荷兰队虽然没有*意义上的核心，但范迪克、德里赫特、德容、马拉恰、德佩、贝尔温、维纳尔杜姆、邓弗里斯也都是一等一的**。我们有理由相信在范加尔的调教下，这支荷兰队能够带给外界惊喜

第七位“斗牛士军团”西班牙，夺冠概率7%。也许西班牙队在未来的几年甚至几十年都无法再复制08-12年间的大赛三连冠，但不可否认的是如今这支西班牙队正在走在正确的复兴道路上。德赫亚、萨拉维亚、布斯克茨、阿兹皮利奎塔、阿尔巴老当益壮；阿森西奥、罗德里、保-托雷斯、马科斯-略伦特正值壮年；法蒂、加维、佩德里前途无量。西班牙的表现令外界无比期待

第六位“欧洲红魔”比利时，夺冠概率7.2%。无法想象当德布劳内、阿扎尔、卢卡库、维特塞尔、维尔通亨、阿尔德韦雷尔德、卡拉斯科同在一支球队时，这支球队却没能取得任何成绩。今年的卡塔尔或许是比利时黄金一代最后的机会，虽然球队的后起之秀同样来势汹汹，但想再凑齐一众*，恐怕要等到许久的以后了

第五位“日耳曼战车”德国，夺冠概率7.4%。在洲际大赛的赛场，德国可以说是最稳定最出色的球队，但18年世界杯小组赛出局、20年欧洲杯止步十六强都让整支球队痛苦不已。痛定思痛，在迎来新帅弗里克后欲火重生，目前各项赛事已经13场不败。球队各条战线上都拥有世界*的球员，以拜仁为核心框架，加之哈弗茨、维尔纳、京多安、吕迪格、聚勒这些各大豪门的主力，相信今年冬天的德国队一定可以一雪前耻

第四位“三狮军团”英格兰，夺冠概率8.1%。18年世界杯第四、20年欧洲杯亚军，近两届大赛，英格兰可谓一举摆脱了“三喵”的调侃，成为了一支真正意义上的*强队。得益于英超联赛的飞速发展，凯恩、斯特林、格拉利什、福登、芒特、马奎尔、阿诺德、沃克、皮特福德这些主力球员每个赛季都能参加高水平的赛事，从而不断提高自己。也许在卡塔尔，英格兰队可以一圆他们“足球回家”的梦

第三位“潘帕斯雄鹰”阿根廷，夺冠概率8.7%。在众多的夺冠预测中，这可能是阿根廷排名*的一次，也从侧面反映出了目前外界对梅西领衔的这支球队的实力的认可。在接连拿下美洲杯和欧美杯后，阿根廷可谓处在了近十年甚至十五年的最*，球队团结一心，都在为了共同的目标努力。凝聚力才是最难得的，雄鹰究竟能否在卡塔尔上空翱翔？我们拭目以待

第二位“高卢雄鸡”法国，夺冠概率10.4%。说起人才储备，目前的法国队*可以傲视群雄，他们几乎在每个位置上都有2-3名的豪门主力，这点是非常*的，但20年欧洲杯的失利给他们提了醒，想要复制18年的*之路，纯靠天赋是不够的，球队需要全方面的进行提高，才能够把握住法国足球最黄金的这几年，从而再创辉煌

第一位是“桑巴军团”巴西，夺冠概率11.5%。贵为世界杯历史上成绩最出色的球队，巴西自02年拿下大力神杯后便陷入了沉寂，近几届最多也仅是在14年本土世界杯上获得了第四名。好在如今的巴西正在迎来一个属于他们的*时刻，尤其是锋线上，巴黎的内马尔、皇马的维尼修斯和罗德里戈、巴萨的拉菲尼亚、阿森纳的热苏斯和马丁内利、热刺的里沙利松、马竞的库亚特，每一个都是豪门当家人。在如此强大的进攻群的帮助下，六星巴西还会远吗？

2018年，火热的世界杯即将拉开序幕。在比赛开始之前，我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析，并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队。

通过数据分析，可以发现很多有趣的结果，比如：

当然，我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍。

本次分析的数据来源于 Kaggle， 包含从 1872 年到今年的数据，包括世界杯比赛、世界杯预选赛、亚洲杯、欧洲杯、国家之间的友谊赛等比赛，一共大约 40000 场比赛的情况。

本次的环境为

先来看看数据的情况：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use('ggplot')df = pd.read_csv('results.csv')df.head()

该数据集包含的数据列的信息

结果

1、 获取所有世界杯比赛的数据（不含预选赛）

df_FIFA_all = df[df['tournament'].str.contains('FIFA', regex=True)]df_FIFA = df_FIFA_all[df_FIFA_all['tournament']=='FIFA World Cup']df_FIFA.head()

结果

数据做一个初步整理

df_FIFA.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(df_FIFA.loc[:,'date'])df_FIFA['year'] = df_FIFA['date'].dt.yeardf_FIFA['diff_score'] = df_FIFA['home_score']-df_FIFA['away_score']df_FIFA['win_team'] = ''df_FIFA['diff_score'] = pd.to_numeric(df_FIFA['diff_score'])

创建一个新的列数据，包含获胜队伍的信息

# The first method to get the winnersdf_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']> 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']> 0, 'home_team']df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0, 'win_team'] = df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']< 0, 'away_team']df_FIFA.loc[df_FIFA['diff_score']== 0, 'win_team'] = 'Draw'df_FIFA.head()# The second method to get the winnersdef find_win_team(df): winners = [] for i, row in df.iterrows(): if row['home_score'] > row['away_score']: winners.append(row['home_team']) elif row['home_score'] < row['away_score']: winners.append(row['away_team']) else: winners.append('Draw') return winnersdf_FIFA['winner'] = find_win_team(df_FIFA)df_FIFA.head()

结果

2、 获取世界杯所有比赛的前20强数据情况

2.1 获取世界杯所有比赛获胜场数最多的前20强数据

s = df_FIFA.groupby('win_team')['win_team'].count()s.sort_values(ascending=False, inplace=True)s.drop(labels=['Draw'], inplace=True)

用pandas可视化

柱状图

s.head(20).plot(kind='bar', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

水平柱状图

s.sort_values(ascending=True,inplace=True)s.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 Winners of World Cup')

饼图

s_percentage = s/s.sum()s_percentages_percentage.tail(20).plot(kind='pie', figsize=(10,10), autopct='%.1f%%', startangle=173, title='Top 20 Winners of World Cup', label='')

分析结论1： 从赢球场数来看，巴西、德国、意大利、阿根廷四支球队实力最强。

通过上面的分析，我们还可以来查看部分国家的获胜情况

s.get('China', default = 'NA')s.get('Japan', default = 'NA')s.get('Korea DPR', default = 'NA')s.get('Korea Republic', default = 'NA')s.get('Egypt', default = 'NA')

运行结果分别是 ‘NA’，4，1，5，‘NA’。

从结果来看，中国队，在世界杯比赛上（不含预选赛）还没有赢过。当然，本次世界杯的黑马-埃及队，之前两度进入世界杯上，但也没有赢过~~

上面分析的是赢球场数的情况，下面我们来看下进球总数情况。

2.2 各个国家队进球总数量情况

df_score_home = df_FIFA[['home_team', 'home_score']]column_update = ['team', 'score']df_score_home.columns = column_updatedf_score_away = df_FIFA[['away_team', 'away_score']]df_score_away.columns = column_updatedf_score = pd.concat([df_score_home,df_score_away], ignore_index=True)s_score = df_score.groupby('team')['score'].sum()s_score.sort_values(ascending=False, inplace=True)s_score.sort_values(ascending=True, inplace=True)s_score.tail(20).plot(kind='barh', figsize=(10,6), title='Top 20 in Total Scores of World Cup')

分析结论2： 从进球总数量来看，德国、巴西、阿根廷、意大利四支球实力最强。

上面分析的是自1872年以来的所有球队的数据情况，下面，我们重点来分析下2018年世界杯32强的数据情况。

3、2018年世界杯32强分析

2018年世界杯的分组情况

第一组：俄罗斯、德国、巴西、葡萄牙、阿根廷、比利时、波兰、法国

第二组：西班牙、秘鲁、瑞士、英格兰、哥伦比亚、墨西哥、乌拉圭、克罗地亚

第三组：丹麦、冰岛、哥斯达黎加、瑞典、突尼斯、埃及、塞内加尔、伊朗

第四组：塞尔维亚、尼日利亚、澳大利亚、日本、摩洛哥、巴拿马、韩国、沙特阿拉伯

获取32强的所有数据

首先，判断是否有队伍*打入世界杯。

team_list = ['Russia', 'Germany', 'Brazil', 'Portugal', 'Argentina', 'Belgium', 'Poland', 'France', 'Spain', 'Peru', 'Switzerland', 'England', 'Colombia', 'Mexico', 'Uruguay', 'Croatia', 'Denmark', 'Iceland', 'Costa Rica', 'Sweden', 'Tunisia', 'Egypt', 'Senegal', 'Iran', 'Serbia', 'Nigeria', 'Australia', 'Japan', 'Morocco', 'Panama', 'Korea Republic', 'Saudi Arabia']for item in team_list: if item not in s_score.index: print(item)out:IcelandPanama

通过上述分析可知，冰岛队和巴拿马队是*打入世界杯的。

由于冰岛队和巴拿马队是*进入世界杯，所以这里的32强数据，事实上是没有这两支队伍的历史数据的。

df_top32 = df_FIFA[(df_FIFA['home_team'].isin(team_list))&(df_FIFA['away_team'].isin(team_list))]

3.1 自1872年以来，32强数据情况

赢球场数情况

s_32 = df_top32.groupby('win_team')['win_team'].count()s_32.sort_values(ascending=False, inplace=True)s_32.drop(labels=['Draw'], inplace=True)s_32.sort_values(ascending=True,inplace=True)s_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 of World Cup since year 1872')

进球数据情况

df_score_home_32 = df_top32[['home_team', 'home_score']]column_update = ['team', 'score']df_score_home_32.columns = column_updatedf_score_away_32 = df_top32[['away_team', 'away_score']]df_score_away_32.columns = column_updatedf_score_32 = pd.concat([df_score_home_32,df_score_away_32], ignore_index=True)s_score_32 = df_score_32.groupby('team')['score'].sum()s_score_32.sort_values(ascending=False, inplace=True)s_score_32.sort_values(ascending=True, inplace=True)s_score_32.plot(kind='barh', figsize=(8,12), title='Top 32 in Total Scores of World Cup since year 1872')

分析结论3： 自1872年以来，32强之间的世界杯比赛，从赢球场数和进球数量来看，德国、巴西、阿根廷三支球队实力最强。

自1872年到现在，已经有100多年，时间跨度较大，有些国家已发生重大变化，后续分别分析自1978年（近10届）以及2002年（近4届）以来的比赛情况。

程序代码是类似的，这里只显示可视化的结果。

3.2 自1978年以来，32强数据情况

赢球场数情况

进球数据情况

分析结论4： 自1978年以来，32强之间的世界杯比赛，从赢球场数来看，阿根廷、德国、巴西三支球队实力最强。从进球数量来看，前3强也是这三支球队，但德国队的数据优势更明显。

3.3 自2002年以来，32强数据情况

赢球场数情况

进球数据情况

分析结论5： 自2002年以来，32强之间的世界杯比赛，从赢球场数和进球数量来看，德国、阿根廷、巴西三支球队实力最强。其中，德国队的数据优势更明显。

4、综合结论

2018年世界杯的32支队伍，根据以往的世界杯比赛数据来看，预测前三强为 德国、阿根廷和巴西，其中德国队应该是夺冠的*热门。

特别说明： 以上数据分析，纯属个人学习用，预测结果与实际情况可能偏差很大，不能用于其他用途。

本文是一次比较综合的项目实战，希望可以给大家带来一些启发

此文来自“Python数据之道”

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今天的内容先分享到这里了，读完本文《世界杯预测2022》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多世界杯预测2022、2019年世界杯足球相关的体育资讯请继续关注本站，是给小编*的鼓励。

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