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Fast-F1 的 F1 数据分析指南：4 步上手遥测数据处理与可视化

【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1

面向 F1 数据分析的 Python 库 Fast-F1，能用几行代码取到比赛结果、计时数据和遥测数据，返回的都是 Pandas 表格式，方便你接着用熟悉的方法做处理。本指南面向 F1 爱好者和数据分析入门者，按"安装 → 取数 → 理解数据结构 → 画图"的顺序带你跑通一遍。

📥 Fast-F1 安装步骤：5 分钟取出杆位圈遥测

先克隆仓库并装好依赖：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1 cd Fast-F1 pip install -r requirements/dev.txt

再写第一个脚本。fastf1.get_session按"年份 + 赛事名 + 场次类型"定位一次比赛，这里取 2023 年摩纳哥大奖赛的排位赛；session.load()下载数据后，整场排位赛的圈次会进入session.laps表；pick_fastest()从圈次表里抽出最快的一圈；get_telemetry()返回这一圈的遥测：

import fastf1 import fastf1.plotting fastf1.plotting.setup_mpl() # 配置 Matplotlib 绘图支持 session = fastf1.get_session(2023, 'Monaco', 'Q') session.load() pole_lap = session.laps.pick_fastest() tel = pole_lap.get_telemetry() print(tel[['Speed', 'RPM', 'nGear']].head())

打印出来的是一张每几毫秒一个采样的表：Speed（km/h）、RPM（发动机转速）、nGear（当前档位）。到这里，第一份遥测数据已经在手里了。

看懂遥测数据为什么"长得像" Pandas

tel能直接写tel[tel['Speed'] > 200]过滤、能套任何 Pandas 方法，靠的是一条继承链：Telemetry（Fast-F1 存放多通道遥测的容器类）继承自BaseDataFrame，后者又继承自pandas.DataFrame，基础类源码在 fastf1/internals/pandas_base.py。BaseDataFrame构造时会读取子类声明的_COLUMNS属性，按这张表把各通道自动转成对应类型——Speed 是 float、nGear 是 int、Brake 是 bool，取到数据后不用手动转换。

📊 遥测数据可视化：画出单圈速度曲线，再对比两位车手

最常见的场景是看单圈内的速度变化。先调用fastf1.plotting.setup_mpl()（配置 Matplotlib 的样式支持），之后就能按平常的方式画 matplotlib 图，两行代码得到杆位圈的速度曲线：

再进一步，可以逐圈对比两位车手的节奏。session.laps.pick_drivers('LEC')从圈次表里筛出勒克莱尔的圈，取完pick_fastest()后直接画 LapTime 列，就能得到下面的双车手圈速对比：

如果需要更细的派生分析，Telemetry类自带了几个"一步加列"的方法：

举个例子：想对比两位车手在同一弯道的速度曲线，先各自add_distance()，把数据对齐到"距离"轴上，再按统一轴插值画图。配色、图例等绘图参数则参考 docs/ 里 plotting 相关章节。

继续深挖：文档、示例脚本与参考数据

• API 参考：docs/api_reference/ 按主题收录了遥测、成绩、计时数据、缓存等全部类和方法的说明。
• 可运行示例：examples/ 按场景（圈速分布、轮胎策略、车手对比等）组织好脚本，改个年份和赛道名即可复用。
• 离线参考数据：fastf1/testing/reference_data/ 保存了多个场次原始 API 响应，断网调试时能直接用它跑通流程。

项目目前仍在迭代数据源接入与缓存机制，新版本会持续引入新特性，关注 docs/changelog/ 就能了解动向。

【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1