Python 威力彩進階分析 - 讀者提供想法

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前言

在先前我們已經針對威力彩的分析出了兩篇文章，告訴大家威力彩爬取資料的方法與基本的分析，很感謝有讀者對於威力彩的分析有後續想法，因此私訊告訴我們，所以本篇文章的分析會著重於，如果這一期出現幾號球則下一期出現哪些號球的可能性會比較大，感謝讀者提供這個想法，我們也用簡單的方法，告訴大家如何達成此目的，也希望讀者有各種想法，可以私訊告訴我們，假如我們有能力會盡力做出來跟大家分享，之後平台也會出高質量非常便宜的付費文章，再請大家多多支持。

第一階段資料爬取處理

import requests
import pandas as pd
from io import StringIO
import datetime as dt

url='https://www.pilio.idv.tw/lto/listbbk.asp?indexpage=1&orderby=new'
r=requests.get(url)
r.encoding='big5'
dfs=pd.read_html(StringIO(r.text))
df=dfs[1]
df.head()

url='https://www.pilio.idv.tw/lto/listbbk.asp?indexpage={}&orderby=new'
for i in range(2,55):
    r=requests.get(url.format(i))
    r.encoding='big5'

    dfs=pd.read_html(StringIO(r.text))
    dfs=dfs[1]

    df=pd.concat([df,dfs])
df

df=df[df[0]!='期數']
df.columns=['期數','日期','第一區','第二區','備註']
df=df[::-1]
df=df.set_index('期數',drop=True)
df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])
df['星期']=df['日期'].dt.dayofweek
df['星期']=df['星期']+1
df['第一區下一期']=df['第一區'].shift(-1)
df.head()

df_1=df['第一區'].str.split(',',expand=True)
df_1.columns=['第一','第二','第三','第四','第五','第六']
df_1['第二區']=df['第二區']
df_1['星期']=df['星期']
df_1=df_1.astype(int)
df_1['日期']=df['日期']
df_1.head()

df_1['第一區']=df_1['第一'].astype(str) + ',' + df_1['第二'].astype(str)+',' + df_1['第三'].astype(str)
df_1['第一區']=df_1['第一區']+ ',' + df_1['第四'].astype(str)+',' + df_1['第五'].astype(str)+ ',' + df_1['第六'].astype(str)
df_1.head()

以上為資料分析前的資料處理做法，詳細的介紹在 Python 威力彩分析（上）：爬蟲、Pandas表格處理大家有興趣可以先去看這篇文章的介紹，對於分析有興趣的人可以參考這篇 Python 威力彩分析（下）：爬蟲、Pandas表格處理

第二階段進行資料分析

將下一期資料往前移

df_1['第一區下一期']=df_1['第一區'].shift(-1)
df_1['第二區下一期']=df_1['第二區'].shift(-1)
df_1.tail()

接下來就是要開始完成我們這篇文章的想法了，這個步驟是最重要的一步，我們把下一期的資料，往前推移到這一期，並新增兩個欄位 “第一區下一期” 與 “第二區下一期” ，如此一來我們就能進行分析了，shift() 這個函數相當好用，大家可以善加利用。

刪除遺漏值

df_1=df_1.iloc[:-1,:]
df_1['第二區下一期']=df_1['第二區下一期'].astype(int)
df_1.tail()

由於最後一期的資料還沒有下一期的資料，所以根據上一張圖會看到，最後一欄出現”NaN”，因此我們刪除最後一欄的資料，才不會對後續的分析造成程式碼錯誤的影響，再將”第二區下一期”此欄轉成整數型態。

第一區號球分析

當這一期出現38號球下一期會出現幾號球

num=[38]
df_1['sigh']=df_1[df_1.iloc[:,:6].isin(num)==True].count(axis=1)
target=df_1[df_1['sigh']==1]

from itertools import combinations
from collections import Counter

count=Counter()
for row in target['第一區下一期']:
    row_list=row.split(',')
    count.update(Counter(combinations(row_list,1)))
for key,value in count.most_common(10):

    print(key,value,value/len(target))

首先我們在num裡面放入 “38號”，接著建立一個新欄位為 “sigh”，威力彩的第一區會依序開出六顆球，因此只要第一到第六出現過 “38號”，則此時”sigh”的總合會是1，因為只要出現一個True，經過count(axis=1)計算過後，就會出現1，因此此時根據這些”sigh”有符合的資料，建立一個新表格即可，我們此時再針對新表格的”第一區下一期”欄位，進行統計分析就可以了，由結果可以知道，這一期出現 “38號” 球的下一期，有可能出現的前十大號球，其中 “10號”球為最常出現的號球，出現次數57次，在這一期出現38號的情況下，下一期出現的機率為0.2080。

當這一期出現38號與35號下一期會出現幾號球

num=[38,35]
df_1['sigh']=df_1[df_1.iloc[:,:6].isin(num)==True].count(axis=1)
target=df_1[df_1['sigh']==2]

from itertools import combinations
from collections import Counter

count=Counter()
for row in target['第一區下一期']:
    row_list=row.split(',')
    count.update(Counter(combinations(row_list,1)))
for key,value in count.most_common(10):

    print(key,value,value/len(target))

首先我們在num裡面放入38號與35號，接著建立一個新欄位為”sigh”，威力彩的第一區會依序開出六顆球，因此只要第一到第六同一期出現過 “38”號與”35″號，則此時”sigh”的總合會是2，因為只要出現兩個True，經過count(axis=1)計算過後，就會出現2，因此此時根據這些”sigh”有符合的資料，建立一個新表格即可，我們此時再針對新表格的”第一區下一期”欄位，進行統計分析就可以了，由結果可以知道，這一期出現 “38號”與”35號” 球的下一期，有可能出現的前十大號球，其中 “28號”球 為最常出現的號球，出現次數11次，在這一期同時出現 “38號”與”35號” 的情況下，下一期出現 “28號” 球的機率為0.2619。

num=[38,35,18]
df_1['sigh']=df_1[df_1.iloc[:,:6].isin(num)==True].count(axis=1)
target=df_1[df_1['sigh']==3]

from itertools import combinations
from collections import Counter

count=Counter()
for row in target['第一區下一期']:
    row_list=row.split(',')
    count.update(Counter(combinations(row_list,1)))
for key,value in count.most_common(10):

    print(key,value,value/len(target))

這裡在條件當中加入 “18號”，並選取sigh=3的資料即可，其餘都跟上述方法一樣，我們可以觀察到當我們加入的號球條件越多時，雖然符合的資料越少，但此時下一期出現特定的球號機率也會比較高，

第二區號球分析

當這一期第二區出現三號下一期第二區會出現幾號球

i=3
df_1[df_1['第二區']==i]['第二區下一期'].value_counts()/len(df_1[df_1['第二區']==i])

威力彩的第二區就是1到8號，因此大家可以改i去分析，一般而言8顆球在隨機的情況下，每一顆球出現的機率是0.125，因此本分析i=3的情況下，即這一期的第二區出現 3號球，則下一期第二區出現的號球次數最多為 “3號”與”1號”，機率皆為0.1477，而且有5種號球出現的機率高於平均的0.125， “6號” 則是在此情況下最不常出現的號球，機率僅有0.083。

結論與建議

感謝讀者私訊，讓我們得到這個想法，並做出來跟大家分享，希望大家都能學習到一些程式碼上的運用與學習，然而還是要跟大家說，分析可能可以讓你有條件地買樂透，但畢竟這種東西運氣還是最重要的，所以大家可以參考參考，千萬不要過度著迷，希望大家往後對我們的文章有任何想法都可以私訊我們的臉書粉專，也請大家期待接下來的付費文章，有興趣的讀者也可以支持我們一下，感謝大家的觀閱。

作者：TKH

企業管理學碩士，對 Python、資料科學有滿滿的熱忱，就讀碩士期間開始學習程式語言、機器學習，並於碩士論文使用深度學習 LSTM 進行股價預測。

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