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+*12SM=~~~11;s;;;;;;18.49.40;3;6;3;;;;12;3;4;11;1;2;3;13;17;5;12;15;
+a$$&H#;s;;;;;;18.49.40;3;6;3;;;;12;3;4;11;1;2;3;13;17;5;12;15;
+ap08:15;;;;;;;18.49.45;3;6;3;;;;12;3;4;11;1;2;3;13;17;5;12;15;
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+*12RM!~~~51;;;;;;;18.50.02;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
+*02ET+~~B;;;;;;;18.50.02;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
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+a13DT+~~~24;;;;;;;18.50.08;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
+a17ET+~~F;;;;;;;18.50.08;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
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+*$$&H#;s;;;;;;18.50.11;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
+*p09:15;;;;;;;18.50.14;3;6;2;;;;12;3;4;11;1;2;13;17;5;12;15;3;
+*z5;;;;;;;18.50.14;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
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+a03RM=~~~56;p;;;;;;18.50.35;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+*p10:15;;;;;;;18.50.47;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+*03SM#~~~55;p;;;;;;18.50.59;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+a03RM=~~~55;p;;;;;;18.50.59;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+*p11:15;;;;;;;18.51.07;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+*03SM!~~~55;;;;;;;18.51.22;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+a05RM!~~~55;;;;;;;18.51.22;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
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+*02DU=~~~99;s;;;;;;18.51.28;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+ap11:16;;;;;;;18.51.36;3;5;2;;;;3;4;11;1;2;12;13;17;5;12;15;3;
+az1;;;;;;;18.51.36;3;5;1;;;;3;4;11;1;2;12;17;5;12;15;3;13;
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+*p12:16;;;;;;;18.52.11;3;5;1;;;;3;4;11;1;2;12;17;5;12;15;3;13;
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+*$$&H#;p;;;;;;18.52.34;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
+*p13:16;;;;;;;18.52.37;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
+*04SM-~~~15;;;;;;;18.52.55;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
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+a17ET+~~B;;;;;;;18.52.55;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
+a05AT#PO~21~H;s;r;;;;;18.53.03;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
+*$$&H=;s;;;;;;18.53.03;3;4;1;;;;4;11;1;2;12;3;17;5;12;15;3;13;
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+*07DU+~~~85;;;;;;;18.53.38;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
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+*04AU=W8~91~H;p;s;;;;;18.53.40;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+a$$&H#;p;;;;;;18.53.40;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+ap13:18;;;;;;;18.54.02;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+a05SQ-~~~16;;;;;;;18.54.10;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+*12RQ+~~~16;;;;;;;18.54.10;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+*02EU+~~B;;;;;;;18.54.10;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+*04AU=W8~91~H~N;p;r;;;;;18.54.14;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+a$$&H#;p;;;;;;18.54.14;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+ap13:19;;;;;;;18.54.26;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+*T;;;;;;;18.54.26;3;4;6;;;;4;11;1;2;12;3;5;12;15;3;13;17;
+**3SET;;;;;;;18.56.34;4;4;6;;;;;;;;;;;;;;;;
diff --git a/Scoreboard/.Rhistory b/Scoreboard/.Rhistory
new file mode 100644
index 0000000..4c8daaf
--- /dev/null
+++ b/Scoreboard/.Rhistory
@@ -0,0 +1,512 @@
+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>% dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>% dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>% ungroup
+## add x, y coordinates associated with the zones
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+## for team 2, these need to be on the top half of the diagram
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+#ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate)) + geom_tile() + ggcourt(labels = teams(px)) + scale_fill_gradient2(name = "Attack rate")
+# Round the rate to the second digit
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+# Plotting with rounded percentage on each position
+ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
+ggcourt(labels = teams(px)) +
+scale_fill_gradient2(name = "Attack rate (%)", labels = scales::percent_format(accuracy = 0.01))
+html_name <- paste0("Distribuzione", i, ".html")
+saveWidget(fig, html_name)
+}
+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>% dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>% dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>% ungroup
+## add x, y coordinates associated with the zones
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+## for team 2, these need to be on the top half of the diagram
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+#ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate)) + geom_tile() + ggcourt(labels = teams(px)) + scale_fill_gradient2(name = "Attack rate")
+# Round the rate to the second digit
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+# Plotting with rounded percentage on each position
+fig <- ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
+ggcourt(labels = teams(px)) +
+scale_fill_gradient2(name = "Attack rate (%)", labels = scales::percent_format(accuracy = 0.01))
+html_name <- paste0("Distribuzione", i, ".html")
+saveWidget(fig, html_name)
+}
+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>%
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+group_by(team, start_zone) %>%
+dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>%
+ungroup
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+fig <- ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
+ggcourt(labels = teams(px)) +
+scale_fill_gradient2(name = "Attack rate (%)", labels = scales::percent_format(accuracy = 0.01))
+html_name <- paste0("Distribuzione", i, ".html")
+saveWidget(fig, html_name)
+}
+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>% dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>% dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
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+## add x, y coordinates associated with the zones
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+## for team 2, these need to be on the top half of the diagram
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+#ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate)) + geom_tile() + ggcourt(labels = teams(px)) + scale_fill_gradient2(name = "Attack rate")
+# Round the rate to the second digit
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+# Plotting with rounded percentage on each position
+fig <- ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
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+#saveWidget(fig, html_name)
+}
+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>% dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>% dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>% ungroup
+## add x, y coordinates associated with the zones
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+## for team 2, these need to be on the top half of the diagram
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+#ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate)) + geom_tile() + ggcourt(labels = teams(px)) + scale_fill_gradient2(name = "Attack rate")
+# Round the rate to the second digit
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+# Plotting with rounded percentage on each position
+fig <- ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
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+for (i in 1:6){
+attack_rate <- px %>% dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>% dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>% ungroup
+## add x, y coordinates associated with the zones
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+## for team 2, these need to be on the top half of the diagram
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+#ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate)) + geom_tile() + ggcourt(labels = teams(px)) + scale_fill_gradient2(name = "Attack rate")
+# Round the rate to the second digit
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+# Plotting with rounded percentage on each position
+ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
+ggcourt(labels = teams(px)) +
+scale_fill_gradient2(name = "Attack rate (%)", labels = scales::percent_format(accuracy = 0.01))
+html_name <- paste0("Distribuzione", i, ".html")
+saveWidget(fig, html_name)
+}
+fig
+saveWidget(fig, html_name)
+saveWidget(fig, "Distribuzione")
+saveWidget(fig, "Distribuzione.html")
+saveWidget(fig, "Distr.html")
+library(ggplot2)
+library(htmlwidgets)
+for (i in 1:6) {
+attack_rate <- px %>%
+dplyr::filter(skill == "Attack", team == teamName, visiting_setter_position == i) %>%
+group_by(team, start_zone) %>%
+dplyr::summarize(n_attacks = n()) %>%
+mutate(rate = n_attacks/sum(n_attacks)) %>%
+ungroup
+attack_rate <- cbind(attack_rate, dv_xy(attack_rate$start_zone, end = "lower"))
+tm2i <- attack_rate$team == teams(px)[2]
+attack_rate[tm2i, c("x", "y")] <- dv_flip_xy(attack_rate[tm2i, c("x", "y")])
+attack_rate$rate_rounded <- round(attack_rate$rate, 2)
+fig <- ggplot(attack_rate, aes(x, y, fill = rate_rounded)) +
+geom_tile() +
+geom_text(aes(label = paste0(round(rate_rounded * 100, 2), "%")), color = "black", size = 3) +
+ggcourt(labels = teams(px)) +
+scale_fill_gradient2(name = "Attack rate (%)", labels = scales::percent_format(accuracy = 0.01))
+html_name <- paste0("Distribuzione", i, ".html")
+# Save the plot as an HTML file
+saveWidget(fig, file = html_name)
+}
+install.packages("datavolley", repos = 'https://cloud.r-project.org')
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A1",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+r_20240510 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2024-05-10",
+bearer = bearer)
+#### Setup
+# Load packages
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A1",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-02",
+bearer = bearer)
+#### Setup
+# Load packages
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+source("C:/Users/mirko/Downloads/light_pollution.R")
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+remove.packages("sf")
+install.packages("sf")
+install.packages("sf")
+#### Setup
+# Load packages
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=2, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+library(blackmarbler)
+library(geodata)
+library(sf)
+library(terra)
+library(ggplot2)
+library(tidyterra)
+library(lubridate)
+#### Define NASA bearer token
+token <- "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJvcmlnaW4iOiJFYXJ0aGRhdGEgTG9naW4iLCJzaWciOiJlZGxqd3RwdWJrZXlfb3BzIiwiYWxnIjoiUlMyNTYifQ.eyJ0eXBlIjoiVXNlciIsInVpZCI6Im1pcmtvOTgiLCJleHAiOjE3MjUzNTk1MTMsImlhdCI6MTcyMDE3NTUxMywiaXNzIjoiRWFydGhkYXRhIExvZ2luIn0.6KrS82Gb6rjTbIaBXROQrNfJRXCH7NH3si_UQgz5h3h5lsEiemz63LJL1X1YnMqpMAr0Pik2_LbA5PDKRtLqgaBKEnMFSsppuDHu4p0Pa7OBTWNBbYCEsuIZ2yfwVIc2sfr0g37g2hSaHqDcXMBGrppzrGCZtx10pDbmrrIdfnVE7tsFADhdPGryIgjs0XrDjSzSvLt9Z9MaPo-fXrWItTRoaSpa8aEaAsB3w7E4XX_wnLw54xfighLY-19ERWoEMyHGc6UaZGpkMZk3zyvVTGJnkmqJL1QvW3w0DfSRx0kW8TnFlfPrQ7Ay2N5t-n-wpApvPu-d_qloBNNtZx1eew"
+bearer <- token
+####  ITALY
+### ROI
+# Define region of interest (roi). The roi must be (1) an sf polygon and (2)
+# in the WGS84 (epsg:4326) coordinate reference system. Here, we use the
+# getData function to load a polygon of Ghana
+roi_sf <- gadm(country = "ITA", level=1, path = tempdir())
+### Daily data
+r_20190601 <- bm_raster(roi_sf = roi_sf,
+product_id = "VNP46A2",
+date = "2019-06-01",
+bearer = bearer)
+remotes::install_github("openvolley/datavolley")
+## now extract the play-by-play component from each and bind them together
+px <- list()
+source("~/GitHub/CuneoWebsite.io/All Statistics/BestPlayer.R")
+px
+View(px)
+unique_player_names <- unique(px$skill)
+unique_player_names
+unique_player_names <- unique(px$player_name)
+source("~/GitHub/CuneoWebsite.io/All Statistics/BestPlayer.R")
+View(final_table)
+punti_totali_table <- px %>%
+filter(skill %in% c("Block", "Attack", "Serve")) %>%
+group_by(player_name) %>%
+summarize(Punti_totali = sum(evaluation_code == '#'))
+errori_table <- px %>%
+filter(skill %in% c("Block", "Attack", "Serve", "Reception", "Set")) %>%
+group_by(player_name) %>%
+summarize(Errori = sum(evaluation_code == '='))
+punti_totali_table
+final_table <- battuta_table %>%
+left_join(ricezione_table, by = "player_name") %>%
+left_join(attack_table, by = "player_name") %>%
+left_join(muro_table, by = "player_name") %>%
+left_join(punti_totali_table, by = "player_name") %>%
+left_join(errori_table, by = "player_name")
+final_table
+View(final_table)
+### Include role
+path <- dir("C:\Users\mirko\Documents\GitHub\CuneoWebsite.io\All Statistics\Torino.sq")
+### Include role
+path <- dir(r"C:\Users\mirko\Documents\GitHub\CuneoWebsite.io\All Statistics\Torino.sq")
+### Include role
+file_content <- readLines("C:/Users/mirko/Documents/GitHub/CuneoWebsite.io/All Statistics/Torino.sq")
+data_lines <- file_content[-c(1, 2)]
+split_data <- strsplit(data_lines, "\t")
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[5], x[6])))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+colnames(df) <- c("Cognome", "Nome", "Ruolo")
+print(df)
+View(split_data)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[2], x[4], x[5])))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, ))
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[2], x[3], x[4], x[5],)))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[0], x[3], x[4], x[5],)))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[0], x[3], x[4], x[5],)))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[5], x[6])))
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[0], x[5], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[4], x[5], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[5], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[6], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[4], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[7], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[8], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[0], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[5], x[6])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[5])))
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[8], x[9])))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+View(df)
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[9], x[10])))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+View(battuta_table)
+View(df)
+View(final_table)
+View(ricezione_table)
+View(px)
+df$player_name <- paste(df$Nome, df$Cognome)
+file_content <- readLines("C:/Users/mirko/Documents/GitHub/CuneoWebsite.io/All Statistics/Torino.sq")
+data_lines <- file_content[-c(1, 2)]
+split_data <- strsplit(data_lines, "\t")
+df <- do.call(rbind, lapply(split_data, function(x) c(x[3], x[9], x[10])))
+df <- as.data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE)
+colnames(df) <- c("Cognome", "Nome", "Ruolo")
+df$player_name <- paste(df$Nome, df$Cognome)
+df <- df %>%
+mutate(role = case_when(
+Ruolo == "1" ~ "Libero",
+Ruolo == "2" ~ "Schiacciatore",
+Ruolo == "3" ~ "Opposto",
+Ruolo == "4" ~ "Centrale",
+Ruolo == "5" ~ "Palleggiatore",
+TRUE ~ "Unknown"  # in case there are unexpected values
+))
+View(df)
+df1$player_name <- paste(df$Nome, df$Cognome)
+role <- df %>%
+select(player_name, role)
+View(role)
+final_table <- battuta_table %>%
+left_join(ricezione_table, by = "player_name") %>%
+left_join(attack_table, by = "player_name") %>%
+left_join(muro_table, by = "player_name") %>%
+left_join(punti_totali_table, by = "player_name") %>%
+left_join(errori_table, by = "player_name") %>%
+left_join(role, by = "player_name")
+print(final_table)
+View(final_table)
+library(shiny)
+library(DT)
+# Define UI
+ui <- fluidPage(
+titlePanel("Statistiche totali Serie B"),
+DTOutput("table")
+)
+# Define Server
+server <- function(input, output, session) {
+output$table <- renderDT({
+datatable(final_table, options = list(pageLength = 10, autoWidth = TRUE))
+})
+}
+# Run the app
+shinyApp(ui = ui, server = server)
+library(datavolley)
+setwd("C:/Users/mirko/Documents/GitHub/CuneoWebsite.io/All Statistics")
+setwd("C:/Users/mirko/Documents/GitHub/CuneoWebsite.io/All Scoreboard")
+setwd("C:/Users/mirko/Documents/GitHub/CuneoWebsite.io/Scoreboard")
+d <- list.files("", pattern = "dvw$", full.names = TRUE)
+d <- list.files(pattern = "dvw$", full.names = TRUE)
+lx <- list()
+# Read each file with error handling
+for (fi in seq_along(d)) {
+tryCatch({
+lx[[fi]] <- dv_read(d[fi], insert_technical_timeouts = FALSE)
+}, error = function(e) {
+message("Error reading file ", d[fi], ": ", e$message)
+# If the error is specifically about the [3SCOUT] section, try to read without it
+if (grepl("\\[3SCOUT\\]", e$message)) {
+message("Attempting to read file without [3SCOUT] section")
+file_content <- readLines(d[fi])
+scout_index <- grep("\\[3SCOUT\\]", file_content)
+if (length(scout_index) > 0) {
+file_content <- file_content[1:(scout_index-1)]
+temp_file <- tempfile(fileext = ".dvw")
+writeLines(file_content, temp_file)
+lx[[fi]] <- dv_read(temp_file, insert_technical_timeouts = FALSE)
+file.remove(temp_file)
+}
+}
+})
+}
+## now extract the play-by-play component from each and bind them together
+px <- list()
+for (fp in seq_along(lx)) px[[fp]] <- plays(lx[[fp]])
+px <- do.call(rbind, px)
+unique_player_names <- unique(px$player_name)
+print(unique_player_names)
+unique_player_names <- unique_player_names[!is.na(unique_player_names)]
+print(unique_player_names)
diff --git a/Scoreboard/read_dv.py b/Scoreboard/read_dv.py
index 4bbbf07..98b4a18 100644
--- a/Scoreboard/read_dv.py
+++ b/Scoreboard/read_dv.py
@@ -141,10 +141,34 @@ def _read_data(self):
         plays = full_file.iloc[index_of_scout+1:].reset_index(drop = True)
 
         # Create code, point_phase attack_phase start_coordinate mid_coordinate end_coordinate time set home_rotation visitng_rotation video_file_number video_time
-        plays = plays[0].str.split(';', expand = True).rename({0: 'code', 1: 'point_phase', 2: 'attack_phase', 4: 'start_coordinate', 5: 'mid_coordinate', 6: 'end_coordinate', 7: 'time', 8: 'set_number', 9: 'home_setter_position', 10: 'visiting_setter_position', 11: 'video_file_number', 12: 'video_time'}, axis=1)
+        # Split rows by ';' and ensure we have a consistent number of columns
+        plays = plays[0].str.split(';', expand=True)
+        
+        # Define the expected number of columns after splitting
+        expected_columns = 27  # Based on observed structure and column naming requirements
+        
+        # Add or trim columns as needed
+        if plays.shape[1] < expected_columns:
+            print('Rip Here')
+            plays = plays.reindex(columns=range(expected_columns), fill_value=pd.NA)
+        elif plays.shape[1] > expected_columns:
+            print('Gooo')
+            plays = plays.iloc[:, :expected_columns]
+        
+        # Now rename columns as intended, ensuring existing mappings align with the new structure
+        plays = plays.rename({
+            0: 'code', 1: 'point_phase', 2: 'attack_phase', 
+            4: 'start_coordinate', 5: 'mid_coordinate', 6: 'end_coordinate', 
+            7: 'time', 8: 'set_number', 9: 'home_setter_position', 
+            10: 'visiting_setter_position', 11: 'video_file_number', 
+            12: 'video_time'
+        }, axis=1)
+        
+        # Assign additional column names and drop unnecessary columns as in original code
         plays.columns.values[14:20] = [f"home_p{i+1}" for i in range(6)]
         plays.columns.values[20:26] = [f"visiting_p{i+1}" for i in range(6)]
-        plays = plays.drop(columns=([3, 13, 26]))
+        plays = plays.drop(columns=[3, 13, 26], errors='ignore')  # Drop these columns if they exist
+
 
         # Create match_id
         plays['match_id'] = str(uuid.uuid4())
diff --git a/Scoreboard/&##Backup##_A00 HONDA O-BAM MONDOVI.dvw b/Scoreboard/templates/&##Backup##_A00 HONDA O-BAM MONDOVI.dvw
similarity index 100%
rename from Scoreboard/&##Backup##_A00 HONDA O-BAM MONDOVI.dvw
rename to Scoreboard/templates/&##Backup##_A00 HONDA O-BAM MONDOVI.dvw