{"id":1244,"date":"2025-12-17T20:08:00","date_gmt":"2025-12-17T17:08:00","guid":{"rendered":"http:\/\/api-sport.pro\/?p=1244"},"modified":"2025-12-17T20:08:00","modified_gmt":"2025-12-17T17:08:00","slug":"metodos-de-limpieza-y-normalizacion-de-datos-en-estadisticas-deportivas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/api-sport.pro\/es\/metodos-de-limpieza-y-normalizacion-de-datos-en-estadisticas-deportivas\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos de limpieza y normalizaci\u00f3n de datos en estad\u00edsticas deportivas"},"content":{"rendered":"<div class=\"table-of-contents\">\n<div class=\"table-of-contents-title\">Contenidos<\/div>\n<ul class=\"table-of-contents-ul\">\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es la limpieza y normalizaci\u00f3n de datos en estad\u00edsticas deportivas?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-2\">Errores t\u00edpicos y duplicados en datos deportivos: c\u00f3mo identificarlos y corregirlos a trav\u00e9s de la API.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-3\">M\u00e9todos para limpiar datos de eventos deportivos al cargar desde la API (validaci\u00f3n, filtrado, deduplicaci\u00f3n).<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-4\">Normalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas de partidos y jugadores de diferentes APIs deportivas en una estructura unificada.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-5\">Herramientas y bibliotecas para limpiar y normalizar datos deportivos a trav\u00e9s de la API.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-6\">Construcci\u00f3n de un pipeline ETL para el procesamiento autom\u00e1tico de estad\u00edsticas deportivas desde la API.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es la limpieza y normalizaci\u00f3n de datos en estad\u00edsticas deportivas?<\/h2>\n<p>La limpieza y normalizaci\u00f3n de datos en estad\u00edsticas deportivas es un paso fundamental antes de cualquier tarea anal\u00edtica: desde la construcci\u00f3n de modelos de pron\u00f3stico hasta el c\u00e1lculo de cuotas en vivo. Los flujos de datos de las APIs deportivas incluyen informaci\u00f3n sobre partidos, equipos, jugadores, eventos y apuestas. Sin llevar estos datos a una forma uniforme y correcta, aumenta el riesgo de m\u00e9tricas incorrectas, informes err\u00f3neos y modelos inexactos para apuestas y comercio.<\/p>\n<p>La limpieza se refiere a la eliminaci\u00f3n o correcci\u00f3n de valores incorrectos, faltantes y contradictorios: partidos duplicados, marcas de tiempo incorrectas, identificadores de equipo inv\u00e1lidos, indicadores estad\u00edsticos incorrectos. La normalizaci\u00f3n es el proceso de llevar la estructura y formato de los datos a un esquema unificado: un formato \u00fanico para fechas y horas, identificadores estandarizados para ligas y temporadas, un modelo de campo com\u00fan para diferentes deportes. Por ejemplo, el n\u00famero de tiros a puerta en f\u00fatbol y tiros en hockey puede almacenarse en un solo campo. <code>tiros_totales<\/code>, si el esquema se ha pensado de antemano.<\/p>\n<p>Usando la API de Eventos Deportivos de <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">api-sport.ru<\/a>, inicialmente recibes un JSON bien estructurado para partidos, torneos, jugadores y cuotas de casas de apuestas. Sin embargo, incluso con esto, es importante tener una capa de preprocesamiento propia: seleccionar los campos necesarios, configurar reglas de agregaci\u00f3n, verificar la consistencia de los identificadores entre las estad\u00edsticas deportivas y tus sistemas internos. Una capa limpia y normalizada sobre la API facilita la construcci\u00f3n de almacenes de datos, paneles anal\u00edticos, aplicaciones m\u00f3viles y servicios internos.<\/p>\n<ul>\n<li>La limpieza elimina el ruido y los errores en los datos, aumentando la confianza en la anal\u00edtica.<\/li>\n<li>La normalizaci\u00f3n permite an\u00e1lisis de extremo a extremo a trav\u00e9s de diferentes deportes y ligas.<\/li>\n<li>Un modelo de datos unificado simplifica la integraci\u00f3n con sistemas internos y socios externos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de una solicitud simple a la API de Eventos Deportivos que se puede utilizar como fuente para la posterior limpieza y normalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas de partidos:<\/p>\n<pre class=\"brush: bash; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\ncurl -X GET &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches?date=2025-09-03&quot; \\\n  -H &quot;Authorization: YOUR_API_KEY&quot;\n<\/pre>\n<p>El JSON resultante puede transformarse en una estructura tabular interna, filtrar partidos t\u00e9cnicos, procesar valores faltantes y utilizarse como una capa de datos de referencia. Puedes obtener una clave de acceso personal en tu cuenta personal. <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">app.api-sport.ru<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-2\">Errores t\u00edpicos y duplicados en datos deportivos: c\u00f3mo identificarlos y corregirlos a trav\u00e9s de la API.<\/h2>\n<p>Los datos deportivos a menudo contienen errores t\u00edpicos que afectan directamente la calidad de la anal\u00edtica. Estos incluyen partidos y eventos duplicados, estados de juego incorrectos, discrepancias en los horarios de inicio de los partidos, inconsistencias en los nombres de equipos y torneos, as\u00ed como discrepancias en las estad\u00edsticas de los partidos. Al trabajar con m\u00faltiples fuentes, tales inconsistencias se amplifican, por lo que una API centralizada con un sistema de identificadores unificado, como el de <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">api-sport.ru<\/a>, se vuelve cr\u00edticamente importante.<\/p>\n<p>El mismo evento puede ingresar al sistema m\u00faltiples veces. Por ejemplo, un gol puede registrarse en la lista general de eventos del partido y duplicarse en la transmisi\u00f3n en vivo. Si no se configuran verificaciones de unicidad en campos clave (ID de evento, tipo, jugador, tiempo), los totales de goles o tarjetas se distorsionar\u00e1n. De manera similar, pueden ocurrir partidos duplicados al recargar el mismo d\u00eda sin las verificaciones adecuadas en. <code>idPartido<\/code>. En la API de Eventos Deportivos, cada partido tiene un identificador \u00fanico, lo que simplifica significativamente la deduplicaci\u00f3n en el lado del cliente.<\/p>\n<p>Es conveniente comenzar a identificar errores con verificaciones de integridad simples: verificar el n\u00famero de eventos, analizar intervalos de tiempo, comparar el puntaje final con el n\u00famero de goles, verificar el estado del partido (terminado, en progreso, cancelado, etc.). Esto es respaldado a nivel de API por campos estructurados. <code>estado<\/code>, <code>puntajeLocal<\/code>, <code>puntajeVisitante<\/code>, <code>eventosEnVivo<\/code>. A continuaci\u00f3n, se pueden construir scripts automatizados que encuentren anomal\u00edas y duplicados y marquen registros problem\u00e1ticos antes de cargarlos en el almacenamiento.<\/p>\n<p>Ejemplo de recuperaci\u00f3n de eventos de partidos y verificaci\u00f3n b\u00e1sica de duplicados por campos. <code>tiempo<\/code>, <code>tipo<\/code> y jugador:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = &quot;YOUR_API_KEY&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football&quot;\nmatch_id = 14570728\nresp = requests.get(\n    f&quot;{BASE_URL}\/matches\/{match_id}\/events&quot;,\n    headers={&quot;Authorization&quot;: API_KEY},\n)\ndata = resp.json()\nseen = set()\nunique_events = &#x5B;]\nfor ev in data&#x5B;&quot;events&quot;]:\n    key = (ev&#x5B;&quot;time&quot;], ev&#x5B;&quot;type&quot;], ev.get(&quot;player&quot;, {}).get(&quot;id&quot;))\n    if key in seen:\n        # \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\n        continue\n    seen.add(key)\n    unique_events.append(ev)\nprint(f&quot;\u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439: {data&#x5B;'totalEvents']}, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: {len(unique_events)}&quot;)\n<\/pre>\n<p>Este enfoque se puede ampliar: verificar el puntaje del partido por eventos contra el puntaje final del endpoint. <code>\/matches\/{matchId}<\/code>, controlando la secuencia de minutos del partido y la correcci\u00f3n de los estados. Todo esto permite encontrar y resolver problemas autom\u00e1ticamente incluso antes de que los datos lleguen a los paneles anal\u00edticos.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-3\">M\u00e9todos para limpiar datos de eventos deportivos al cargar desde la API (validaci\u00f3n, filtrado, deduplicaci\u00f3n).<\/h2>\n<p>La limpieza efectiva de datos deportivos al cargar desde la API se basa en tres pasos principales: validaci\u00f3n, filtrado y deduplicaci\u00f3n. La validaci\u00f3n verifica la conformidad del JSON entrante con el esquema esperado: la presencia de campos obligatorios (ID del partido, equipos, torneo, fecha, estado), correcci\u00f3n de tipos (enteros para minutos, valores num\u00e9ricos para coeficientes, cadenas para estados) y validez de valores (por ejemplo, el minuto del partido no puede ser negativo). Estas verificaciones evitan que registros da\u00f1ados ingresen al almacenamiento principal.<\/p>\n<p>El filtrado permite descartar partidos t\u00e9cnicos o poco interesantes para tus escenarios: reuniones canceladas, juegos amistosos, torneos duplicados. En la API de Eventos Deportivos, esto se implementa de manera conveniente a trav\u00e9s de par\u00e1metros de consulta: <code>estado<\/code>, <code>torneo_id<\/code>, <code>categor\u00eda_ids<\/code>, <code>equipo_id<\/code> y otros. Por ejemplo, puedes recuperar inmediatamente solo partidos completados para an\u00e1lisis hist\u00f3ricos, y para modelos en vivo \u2014 solo partidos con el estado. <code>en progreso<\/code>. Este filtrado a nivel de API reduce el volumen de datos procesados y acelera los pasos de limpieza posteriores.<\/p>\n<p>La deduplicaci\u00f3n es la etapa final, durante la cual se eliminan registros duplicados de partidos, eventos y cuotas. En la API de Eventos Deportivos, cada objeto tiene un identificador estable (<code>Coincidencia.id<\/code>, <code>Equipo.id<\/code>, <code>Jugador.id<\/code>), lo que permite usarlos como claves para comparaci\u00f3n. Al trabajar con series temporales de cuotas del campo <code>oddsBase<\/code> adem\u00e1s, se aplica la comparaci\u00f3n por tiempo de actualizaci\u00f3n e indicador de cambio <code>cambiar<\/code>, para almacenar solo puntos significativos. Toda la l\u00f3gica de deduplicaci\u00f3n se implementa en tu c\u00f3digo ETL y es f\u00e1cilmente escalable para satisfacer las necesidades de un proyecto espec\u00edfico.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo en Python: cargando una lista de partidos con validaci\u00f3n b\u00e1sica y filtrado por estado y fecha:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nfrom datetime import date\nAPI_KEY = &quot;YOUR_API_KEY&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches&quot;\nparams = {\n    &quot;date&quot;: date.today().isoformat(),\n    &quot;status&quot;: &quot;finished&quot;,  # \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438\n}\nresp = requests.get(BASE_URL, headers={&quot;Authorization&quot;: API_KEY}, params=params)\nresp.raise_for_status()\nraw = resp.json()&#x5B;&quot;matches&quot;]\nclean_matches = &#x5B;]\nseen_ids = set()\nfor m in raw:\n    # \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439\n    if not m.get(&quot;id&quot;) or not m.get(&quot;homeTeam&quot;) or not m.get(&quot;awayTeam&quot;):\n        continue\n    if m&#x5B;&quot;id&quot;] in seen_ids:\n        continue  # \u0434\u0435\u0434\u0443\u043f\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e ID \u043c\u0430\u0442\u0447\u0430\n    seen_ids.add(m&#x5B;&quot;id&quot;])\n    if m.get(&quot;homeScore&quot;, {}).get(&quot;current&quot;) is None:\n        continue  # \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0447\u0451\u0442\u0430\n    clean_matches.append(m)\nprint(f&quot;\u041e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 {len(clean_matches)} \u043c\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u0438\u0437 {len(raw)} \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439&quot;)\n<\/pre>\n<p>Tal plantilla es f\u00e1cilmente extensible: puedes agregar verificaciones para rangos de valores (por ejemplo, goles &lt; 20), consistencia de estad\u00edsticas e incluso tus propias reglas de validaci\u00f3n para ligas y mercados de apuestas espec\u00edficos.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-4\">Normalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas de partidos y jugadores de diferentes APIs deportivas en una estructura unificada.<\/h2>\n<p>La normalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas deportivas es especialmente importante cuando se combinan datos de diferentes deportes, ligas y torneos. Incluso dentro de un mismo deporte, diferentes APIs pueden nombrar los campos de manera diferente, codificar los estados de los partidos y describir las estad\u00edsticas de los jugadores. Al utilizar una API unificada de Eventos Deportivos de <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">api-sport.ru<\/a>, inicialmente recibes una estructura unificada: identificadores comunes para deportes (<code>sportSlug<\/code>), torneos, temporadas, equipos y jugadores, as\u00ed como formatos de fecha y hora consistentes.<\/p>\n<p>La tarea de la normalizaci\u00f3n aplicada es proyectar JSON anidado en modelos tabulares que son convenientes para informes y aprendizaje autom\u00e1tico. Por ejemplo, se pueden destacar varias entidades b\u00e1sicas: una tabla de partidos con campos <code>id_partido<\/code>, <code>deporte<\/code>, <code>fecha<\/code>, <code>id_equipo_local<\/code>, <code>id_equipo_visitante<\/code>, <code>puntuaci\u00f3n_local<\/code>, <code>puntuaci\u00f3n_visitante<\/code>, <code>torneo_id<\/code>; una tabla de estad\u00edsticas de partidos, donde cada fila es una m\u00e9trica espec\u00edfica (tiros, posesi\u00f3n, tarjetas rojas, etc.); una tabla de jugadores con campos biogr\u00e1ficos y estad\u00edsticas agregadas de la temporada. Dentro de la API, estos datos ya est\u00e1n l\u00f3gicamente conectados, por lo que en el lado del cliente, solo queda elegir la estructura objetivo e implementar las reglas de transformaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Se requiere atenci\u00f3n especial para los campos extendidos, como <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code> \u0438 <code>eventosEnVivo<\/code>. En <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code> los datos se agrupan por per\u00edodos y grupos l\u00f3gicos de m\u00e9tricas (Tiros, Ataque, Pases, etc.). Para la normalizaci\u00f3n, es conveniente \u00abdesplegarlos\u00bb en una tabla amplia: un partido \u2014 una fila, donde cada m\u00e9trica se convierte en una columna separada (por ejemplo, <code>tiros_a_puerta_local<\/code>, <code>tiros_a_puerta_visitante<\/code>). Esto facilita la construcci\u00f3n de modelos e informes que requieren acceso r\u00e1pido a m\u00e9tricas espec\u00edficas sin un procesamiento JSON complejo sobre la marcha.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo simplificado que construye un registro normalizado por partido basado en la respuesta del endpoint <code>\/v2\/{sportSlug}\/matches\/{matchId}<\/code>:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = &quot;YOUR_API_KEY&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches\/14570728&quot;\nresp = requests.get(BASE_URL, headers={&quot;Authorization&quot;: API_KEY})\nmatch = resp.json()\nrow = {\n    &quot;match_id&quot;: match&#x5B;&quot;id&quot;],\n    &quot;sport&quot;: &quot;football&quot;,\n    &quot;date&quot;: match&#x5B;&quot;dateEvent&quot;],\n    &quot;home_team_id&quot;: match&#x5B;&quot;homeTeam&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n    &quot;away_team_id&quot;: match&#x5B;&quot;awayTeam&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n    &quot;home_score&quot;: match&#x5B;&quot;homeScore&quot;]&#x5B;&quot;current&quot;],\n    &quot;away_score&quot;: match&#x5B;&quot;awayScore&quot;]&#x5B;&quot;current&quot;],\n    &quot;tournament_id&quot;: match&#x5B;&quot;tournament&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n    &quot;category_id&quot;: match&#x5B;&quot;category&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n}\n# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438: \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u044f\u0447\u043e\u043c \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043c\u0430\u0442\u0447\nfor stat_group in match.get(&quot;matchStatistics&quot;, &#x5B;]):\n    if stat_group&#x5B;&quot;period&quot;] != &quot;ALL&quot;:\n        continue\n    for group in stat_group&#x5B;&quot;groups&quot;]:\n        for item in group&#x5B;&quot;statisticsItems&quot;]:\n            if item&#x5B;&quot;key&quot;] == &quot;ballPossession&quot;:\n                row&#x5B;&quot;ball_possession_home&quot;] = item&#x5B;&quot;homeValue&quot;]\n                row&#x5B;&quot;ball_possession_away&quot;] = item&#x5B;&quot;awayValue&quot;]\nprint(row)\n<\/pre>\n<p>El mismo enfoque se puede utilizar para normalizar datos de jugadores del endpoint <code>\/v2\/{sportSlug}\/jugadores<\/code>, combinarlos con estad\u00edsticas de partidos y construir una vitrina unificada de m\u00faltiples temporadas. Esto simplifica el desarrollo de sistemas de recomendaci\u00f3n, modelos de valoraci\u00f3n de jugadores y servicios anal\u00edticos personalizados.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-5\">Herramientas y bibliotecas para limpiar y normalizar datos deportivos a trav\u00e9s de la API.<\/h2>\n<p>Para la limpieza y normalizaci\u00f3n aplicadas de datos deportivos cargados desde la API, se utiliza con mayor frecuencia una combinaci\u00f3n de lenguajes de programaci\u00f3n y bibliotecas especializadas en procesamiento de datos. En el ecosistema de Python, el est\u00e1ndar de facto es <code>pandas<\/code> \u0438 <code>numpy<\/code>, que permite una r\u00e1pida transformaci\u00f3n de las respuestas JSON de la API de Eventos Deportivos en formato tabular, realizando agregaciones, filtrado y deduplicaci\u00f3n. Adem\u00e1s, <code>pydantic<\/code> or <code>marshmallow<\/code> se utilizan para la validaci\u00f3n estricta de esquemas y tipos de datos, lo cual es especialmente \u00fatil al construir procesos ETL escalables.<\/p>\n<p>En el entorno de Node.js\/TypeScript, las opciones populares son <code>axios<\/code> or <code>node-fetch<\/code> para llamadas a la API, as\u00ed como bibliotecas para el manejo y validaci\u00f3n de datos: <code>ajv<\/code> para verificar esquemas JSON, <code>class-validator<\/code> para el control seguro de tipos de estructuras entrantes, varios envoltorios sobre bases de datos SQL\/NoSQL para la carga conveniente de informaci\u00f3n limpia. Para almacenar datos normalizados, a menudo se eligen sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos anal\u00edticas (PostgreSQL, ClickHouse) o almacenamiento en la nube (BigQuery, Snowflake), donde ya se env\u00edan los datos preprocesados de la API.<\/p>\n<p>Una clase separada de herramientas son los orquestadores y pipelines de datos: Apache Airflow, Prefect, Luigi, etc. Permiten construir gr\u00e1ficos de tareas complejas: extracci\u00f3n regular de partidos y cuotas de mercados de apuestas (<code>oddsBase<\/code>), su limpieza, normalizaci\u00f3n y carga en data marts para sistemas de BI. Combinado con las capacidades de la API, que por el lado <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">api-sport.ru<\/a> est\u00e1n en constante expansi\u00f3n (se planean conexiones WebSocket para transmitir datos en vivo y herramientas de IA para detecci\u00f3n de anomal\u00edas), se obtiene una infraestructura flexible para an\u00e1lisis de cualquier escala.<\/p>\n<p>Un ejemplo de un pipeline simple en Python usando <code>solicitudes<\/code> \u0438 <code>pandas<\/code> para la limpieza inicial de partidos:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nimport pandas as pd\nAPI_KEY = &quot;YOUR_API_KEY&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/basketball\/matches&quot;\nresp = requests.get(\n    BASE_URL,\n    headers={&quot;Authorization&quot;: API_KEY},\n    params={&quot;status&quot;: &quot;finished&quot;},\n)\nraw_matches = resp.json()&#x5B;&quot;matches&quot;]\ndf = pd.json_normalize(raw_matches)\n# \u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0443\u0440\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\nmain_tournaments = {7, 17}  # \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 ID\nmask = df&#x5B;&quot;tournament.id&quot;].isin(main_tournaments)\n# \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430: \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0447\u0451\u0442\u0430\nmask &amp;= df&#x5B;&quot;homeScore.current&quot;].notna() &amp; df&#x5B;&quot;awayScore.current&quot;].notna()\nclean_df = df.loc&#x5B;mask].drop_duplicates(subset=&#x5B;&quot;id&quot;])\nprint(clean_df&#x5B;&#x5B;&quot;id&quot;, &quot;dateEvent&quot;, &quot;homeTeam.name&quot;, &quot;awayTeam.name&quot;]].head())\n<\/pre>\n<p>Tal c\u00f3digo se puede desarrollar a\u00f1adiendo validaci\u00f3n de esquemas, manejo de valores faltantes, normalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas e integraci\u00f3n con el almacenamiento de datos elegido. El uso de bibliotecas est\u00e1ndar reduce el tiempo de desarrollo y simplifica el mantenimiento de soluciones anal\u00edticas complejas.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-6\">Construcci\u00f3n de un pipeline ETL para el procesamiento autom\u00e1tico de estad\u00edsticas deportivas desde la API.<\/h2>\n<p>Un pipeline ETL completo (Extraer\u2013Transformar\u2013Cargar) para estad\u00edsticas deportivas permite la automatizaci\u00f3n completa del flujo de trabajo de datos: desde la recolecci\u00f3n regular de datos de la API de Eventos Deportivos hasta la carga de conjuntos de datos limpios y normalizados en el almacenamiento anal\u00edtico. En la etapa de Extracci\u00f3n, se implementan solicitudes peri\u00f3dicas a los endpoints. <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code>, <code>\/v2\/{sportSlug}\/jugadores<\/code>, <code>\/v2\/{sportSlug}\/torneo\/{tournamentId}<\/code>, as\u00ed como cargar las cuotas de los mercados de apuestas del campo <code>oddsBase<\/code>. En esta etapa, los filtros de API por fecha, estado, torneo y equipo ya se pueden utilizar para reducir el volumen de datos procesados.<\/p>\n<p>La etapa de Transformaci\u00f3n incluye todo lo mencionado anteriormente: validaci\u00f3n de esquema, eliminaci\u00f3n de duplicados, llenado de valores faltantes, transformaci\u00f3n de estructuras anidadas en forma tabular, enriquecimiento con informaci\u00f3n adicional (por ejemplo, la geograf\u00eda de las ligas o segmentaciones internas de usuarios). Es importante construir una arquitectura modular: funciones separadas para limpiar partidos, eventos, jugadores y cuotas de apuestas. Esto facilita el mantenimiento y las pruebas. En el futuro, con la aparici\u00f3n de conexiones WebSocket en la API <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">api-sport.ru<\/a>, las transformaciones se pueden aplicar en modo streaming, procesando datos en vivo con pr\u00e1cticamente ning\u00fan retraso.<\/p>\n<p>En la etapa de Carga, los datos limpiados y normalizados se cargan en los almacenes de destino: bases de datos anal\u00edticas, data marts para sistemas de BI, cach\u00e9s para aplicaciones frontend, servicios internos para calcular cuotas y riesgos. Es importante mantener la versionado y los datos hist\u00f3ricos: por ejemplo, almacenar la serie temporal completa de cambios en las cuotas a trav\u00e9s de los mercados de apuestas y todas las m\u00e9tricas relevantes de los partidos, para posteriormente volver a entrenar modelos y realizar an\u00e1lisis retrospectivos. El pipeline ETL se puede programar (cada N minutos\/horas) o activar por eventos, integr\u00e1ndose con sistemas de orquestaci\u00f3n y monitoreo.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo simplificado de la estructura de un script ETL en Python para partidos de f\u00fatbol:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = &quot;YOUR_API_KEY&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches&quot;\n\ndef extract(params):\n    resp = requests.get(BASE_URL, headers={&quot;Authorization&quot;: API_KEY}, params=params)\n    resp.raise_for_status()\n    return resp.json()&#x5B;&quot;matches&quot;]\n\ndef transform(matches):\n    clean = &#x5B;]\n    seen_ids = set()\n    for m in matches:\n        if m&#x5B;&quot;id&quot;] in seen_ids:\n            continue\n        seen_ids.add(m&#x5B;&quot;id&quot;])\n        if m&#x5B;&quot;status&quot;] not in (&quot;finished&quot;, &quot;inprogress&quot;):\n            continue\n        if m.get(&quot;homeScore&quot;, {}).get(&quot;current&quot;) is None:\n            continue\n        clean.append({\n            &quot;match_id&quot;: m&#x5B;&quot;id&quot;],\n            &quot;date&quot;: m&#x5B;&quot;dateEvent&quot;],\n            &quot;home_team&quot;: m&#x5B;&quot;homeTeam&quot;]&#x5B;&quot;name&quot;],\n            &quot;away_team&quot;: m&#x5B;&quot;awayTeam&quot;]&#x5B;&quot;name&quot;],\n            &quot;home_score&quot;: m&#x5B;&quot;homeScore&quot;]&#x5B;&quot;current&quot;],\n            &quot;away_score&quot;: m&#x5B;&quot;awayScore&quot;]&#x5B;&quot;current&quot;],\n        })\n    return clean\n\ndef load(rows):\n    # \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0411\u0414 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0432 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439\n    print(f&quot;\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e \u043a \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439: {len(rows)}&quot;)\n\nif __name__ == &quot;__main__&quot;:\n    raw = extract({&quot;status&quot;: &quot;finished&quot;})\n    normalized = transform(raw)\n    load(normalized)\n<\/pre>\n<p>Tal marco se puede escalar f\u00e1cilmente a otros deportes (a trav\u00e9s de <code>sportSlug<\/code>), torneos y mercados de apuestas, as\u00ed como complementarse con m\u00f3dulos de IA para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de anomal\u00edas y errores en los datos. La base permanece sin cambios: una API de Eventos Deportivos confiable, una capa de limpieza y normalizaci\u00f3n, y un robusto pipeline ETL que garantiza estad\u00edsticas deportivas de alta calidad para cualquier tarea.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Content What is data cleansing and normalization in sports statistics Typical errors and duplicates in sports data: how to identify and correct them through API Methods of cleansing sports event data when loading from API (validation, filtering, deduplication) Normalization of match and player statistics from different sports APIs into a unified structure Tools and libraries for cleansing and normalizing sports [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1243,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","faq":"[{\"question\":\"\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c 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