2017年NBA数据分析

  • 前言
  • 获取数据
  • 数据分析
    • 数据相关性
    • 基本数据排名分析
    • Seaborn常用的三个数据可视化方法
      • 单变量：
      • 双变量
      • 多变量
    • 衍生变量的一些可视化实践-以年龄为例
  • 球队数据分析
    • 球队薪资排行
    • 按照球队综合实力排名
    • 利用箱线图和小提琴图进行数据分析

前言

原始数据可以通过我分享的资源获取
NBA–2017年数据表

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

获取数据

data = pd.read_csv("./data/nba_2017_nba_players_with_salary.csv")
data.head()
data.shape

(342, 38)

# 粗略观察数据的各个统计值
data.describe()
Rk AGE MP FG FGA FG% 3P 3PA 3P% 2P ... GP MPG ORPM DRPM RPM WINS_RPM PIE PACE W SALARY_MILLIONS
count 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 320.000000 342.000000 ... 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000 342.000000
mean 217.269006 26.444444 21.572515 3.483626 7.725439 0.446096 0.865789 2.440058 0.307016 2.620175 ... 58.198830 21.572807 -0.676023 -0.005789 -0.681813 2.861725 9.186842 98.341053 28.950292 7.294006
std 136.403138 4.295686 8.804018 2.200872 4.646933 0.078992 0.780010 2.021716 0.134691 1.828714 ... 22.282015 8.804121 2.063237 1.614293 2.522014 3.880914 3.585475 2.870091 14.603876 6.516326
min 1.000000 19.000000 2.200000 0.000000 0.800000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 2.000000 2.200000 -4.430000 -3.920000 -6.600000 -2.320000 -1.600000 87.460000 0.000000 0.030000
25% 100.250000 23.000000 15.025000 1.800000 4.225000 0.402250 0.200000 0.800000 0.280250 1.200000 ... 43.500000 15.025000 -2.147500 -1.222500 -2.422500 0.102500 7.100000 96.850000 19.000000 2.185000
50% 205.500000 26.000000 21.650000 3.000000 6.700000 0.442000 0.700000 2.200000 0.340500 2.200000 ... 66.000000 21.650000 -0.990000 -0.130000 -1.170000 1.410000 8.700000 98.205000 29.000000 4.920000
75% 327.750000 29.000000 29.075000 4.700000 10.400000 0.481000 1.400000 3.600000 0.373500 3.700000 ... 76.000000 29.075000 0.257500 1.067500 0.865000 4.487500 10.900000 100.060000 39.000000 11.110000
max 482.000000 40.000000 37.800000 10.300000 24.000000 0.750000 4.100000 10.000000 1.000000 9.700000 ... 82.000000 37.800000 7.270000 6.020000 8.420000 20.430000 23.000000 109.870000 66.000000 30.960000

8 rows × 35 columns

数据分析

数据相关性

data_cor = data.loc[:, ['RPM', 'AGE', 'SALARY_MILLIONS', 'ORB', 'DRB', 'TRB','AST', 'STL','BLK', 'TOV', 'PF', 'POINTS', 'GP', 'MPG', 'ORPM', 'DRPM']]data_cor.head()
RPM AGE SALARY_MILLIONS ORB DRB TRB AST STL BLK TOV PF POINTS GP MPG ORPM DRPM
0 6.27 28 26.50 1.7 9.0 10.7 10.4 1.6 0.4 5.4 2.3 31.6 81 34.6 6.74 -0.47
1 4.81 27 26.50 1.2 7.0 8.1 11.2 1.5 0.5 5.7 2.7 29.1 81 36.4 6.38 -1.57
2 1.83 27 6.59 0.6 2.1 2.7 5.9 0.9 0.2 2.8 2.2 28.9 76 33.8 5.72 -3.89
3 4.35 23 22.12 2.3 9.5 11.8 2.1 1.3 2.2 2.4 2.2 28.0 75 36.1 0.45 3.90
4 4.20 26 16.96 2.1 8.9 11.0 4.6 1.4 1.3 3.7 3.9 27.0 72 34.2 3.56 0.64 
# 获取两列数据之间的相关性
corr = data_cor.corr()
corr.head()
RPM AGE SALARY_MILLIONS ORB DRB TRB AST STL BLK TOV PF POINTS GP MPG ORPM DRPM
RPM 1.000000 0.175820 0.477542 0.388764 0.623515 0.587853 0.481971 0.599008 0.463097 0.492014 0.434226 0.604432 0.340810 0.549449 0.769822 0.578388
AGE 0.175820 1.000000 0.353312 -0.015752 0.088859 0.062064 0.114908 0.069892 -0.062917 0.030673 0.005512 0.031422 0.051863 0.099657 0.136177 0.100636
SALARY_MILLIONS 0.477542 0.353312 1.000000 0.264954 0.531569 0.482088 0.486159 0.446763 0.260288 0.536993 0.341512 0.635425 0.348093 0.594162 0.503682 0.102307
ORB 0.388764 -0.015752 0.264954 1.000000 0.731345 0.861103 -0.011632 0.169075 0.654265 0.274670 0.557957 0.284908 0.296975 0.342140 0.102113 0.476857
DRB 0.623515 0.088859 0.531569 0.731345 1.000000 0.976244 0.350786 0.485726 0.660733 0.598043 0.670708 0.648267 0.473376 0.684662 0.428433 0.426536 
# 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)# 画出相关性热图
# param1: 数据
# param2; 正方形
# param3: 线宽
# param4: 显示值
sns.heatmap(corr, square=True, linewidths=0.1, annot=True)

基本数据排名分析

# 按照效率值排名data.loc[:, ["PLAYER", "RPM","AGE"]].sort_values(by="RPM", ascending=False).head()
PLAYER RPM AGE
6 LeBron James 8.42 32
37 Chris Paul 7.92 31
8 Stephen Curry 7.41 28
120 Draymond Green 7.14 26
7 Kawhi Leonard 7.08 25 
# 按照球员薪资排名data.loc[:, ["PLAYER", "RPM", "AGE", "SALARY_MILLIONS"]].sort_values(by="SALARY_MILLIONS", ascending=False).head()
PLAYER RPM AGE SALARY_MILLIONS
6 LeBron James 8.42 32 30.96
25 Mike Conley 4.47 29 26.54
67 Al Horford 1.82 30 26.54
0 Russell Westbrook 6.27 28 26.50
1 James Harden 4.81 27 26.50

Seaborn常用的三个数据可视化方法

单变量：

# 利用seaborn中的distplot绘图来
#分别看一下球员薪水、效率值、年龄这三个信息的分布情况# 设置显示风格
sns.set_style("darkgrid")# 设置画布
plt.figure(figsize=(10, 10))# 分割屏幕 -- 薪水
plt.subplot(3, 1, 1)
sns.distplot(data["SALARY_MILLIONS"])
plt.ylabel("salary")# 分割屏幕 -- 效率值(真实贡献值)
plt.subplot(3, 1, 2)
sns.distplot(data["RPM"])
plt.ylabel("RPM")# 分割屏幕 -- 年龄
plt.subplot(3, 1, 3)
sns.distplot(data["AGE"])
plt.ylabel("AGE")

双变量

sns.jointplot(data.AGE, data.SALARY_MILLIONS, kind="hex")

多变量

multi_data = data.loc[:, ['RPM','SALARY_MILLIONS','AGE','POINTS']]
multi_data.head()
RPM SALARY_MILLIONS AGE POINTS
0 6.27 26.50 28 31.6
1 4.81 26.50 27 29.1
2 1.83 6.59 27 28.9
3 4.35 22.12 23 28.0
4 4.20 16.96 26 27.0 
# 多变量两两做一个表
sns.pairplot(multi_data)

衍生变量的一些可视化实践-以年龄为例

def age_cut(df):"""年龄划分"""if df.AGE <= 24:return "young"elif df.AGE >= 30:return "old"else:return "best"

# 使用apply对年龄进行划分
# 函数作为一个对象，能作为参数传递给其它参数，并且能作为函数的返回值
# 循环data的每一个值, 带入age_cut求值, 得到的结果赋给age_cut colunm
data["age_cut"] = data.apply(lambda x:age_cut(x), axis=1)
data.head()
Rk PLAYER POSITION AGE MP FG FGA FG% 3P 3PA ... MPG ORPM DRPM RPM WINS_RPM PIE PACE W SALARY_MILLIONS age_cut
0 1 Russell Westbrook PG 28 34.6 10.2 24.0 0.425 2.5 7.2 ... 34.6 6.74 -0.47 6.27 17.34 23.0 102.31 46 26.50 best
1 2 James Harden PG 27 36.4 8.3 18.9 0.440 3.2 9.3 ... 36.4 6.38 -1.57 4.81 15.54 19.0 102.98 54 26.50 best
2 3 Isaiah Thomas PG 27 33.8 9.0 19.4 0.463 3.2 8.5 ... 33.8 5.72 -3.89 1.83 8.19 16.1 99.84 51 6.59 best
3 4 Anthony Davis C 23 36.1 10.3 20.3 0.505 0.5 1.8 ... 36.1 0.45 3.90 4.35 12.81 19.2 100.19 31 22.12 young
4 6 DeMarcus Cousins C 26 34.2 9.0 19.9 0.452 1.8 5.0 ... 34.2 3.56 0.64 4.20 11.26 17.8 97.11 30 16.96 best

5 rows × 39 columns

# 方便计数
data["cut"] = 1

data.loc[data.age_cut == "best"].SALARY_MILLIONS.head()

0    26.50
1    26.50
2     6.59
4    16.96
5    24.33
Name: SALARY_MILLIONS, dtype: float64

# 基于年龄段对球员薪水和效率值进行分析
sns.set_style("darkgrid")
plt.figure(figsize=(10,10), dpi=100)
plt.title("RPM and Salary")x1 = data.loc[data.age_cut == "old"].SALARY_MILLIONS
y1 = data.loc[data.age_cut == "old"].RPM
plt.plot(x1, y1, "^")x2 = data.loc[data.age_cut == "best"].SALARY_MILLIONS
y2 = data.loc[data.age_cut == "best"].RPM
plt.plot(x2, y2, "^")x3 = data.loc[data.age_cut == "young"].SALARY_MILLIONS
y3 = data.loc[data.age_cut == "young"].RPM
plt.plot(x3, y3, ".")


# 取出多个变量画图
multi_data2 = data.loc[:, ['RPM','POINTS','TRB','AST','STL','BLK','age_cut']]
# 用hue来指定对应colunm所有取值中每一种对应的颜色
sns.pairplot(multi_data2, hue="age_cut")

球队数据分析

球队薪资排行

# .agg() 聚合方法 -- 字典
data.groupby(by="age_cut").agg({"SALARY_MILLIONS":np.max})
SALARY_MILLIONS
age_cut
best 26.54
old 30.96
young 22.12 
# 按照球队进行分类
data_team = data.groupby(by="TEAM").agg({"SALARY_MILLIONS":np.mean})# 按照薪资进行分类, 降序排列
data_team.sort_values(by="SALARY_MILLIONS", ascending=False).head(10)
SALARY_MILLIONS
TEAM
CLE 17.095000
HOU 13.432000
GS 12.701429
ORL/TOR 11.125000
POR 9.730000
WSH 9.628889
ORL 9.490000
MIL/CHA 9.425000
SA 9.347273
NO/SAC 8.970000 
# 按照分球队分年龄段，上榜球员降序排列，
# 如上榜球员数相同，则按效率值降序排列。
data_rpm = data.groupby(by=["TEAM","age_cut"]).agg({"SALARY_MILLIONS": np.mean,"RPM": np.mean, "PLAYER": np.size})
data_rpm.sort_values(by=["PLAYER", "RPM"], ascending=False).head()
data_rpm.head()
SALARY_MILLIONS RPM PLAYER
TEAM age_cut
ATL best 4.678000 -1.768000 5
old 12.775000 0.982500 4
young 1.926667 -3.076667 3
ATL/CLE old 5.040000 -2.485000 2
ATL/PHI/OKC best 8.400000 1.720000 1

按照球队综合实力排名

data_rpm2 = data.groupby(by=['TEAM'],as_index=False).agg({'SALARY_MILLIONS': np.mean,'RPM': np.mean,'PLAYER': np.size,'POINTS': np.mean,'eFG%': np.mean,'MPG': np.mean,'AGE': np.mean})
data_rpm2.head()
TEAM SALARY_MILLIONS RPM PLAYER POINTS eFG% MPG AGE
0 ATL 6.689167 -1.178333 12 7.416667 0.442667 18.541667 27.000000
1 ATL/CLE 5.040000 -2.485000 2 7.650000 0.582000 21.050000 35.500000
2 ATL/PHI/OKC 8.400000 1.720000 1 13.100000 0.511000 26.100000 29.000000
3 BKN 5.704545 -1.224545 11 9.045455 0.487273 20.227273 27.636364
4 BKN/WSH 4.910000 -4.045000 2 8.150000 0.470000 17.350000 27.000000 
# 按照效率值降序排列
data_rpm2.sort_values(by="RPM", ascending=False).head()
TEAM SALARY_MILLIONS RPM PLAYER POINTS eFG% MPG AGE
18 GS 12.701429 3.478571 7 14.528571 0.575143 26.700000 28.714286
9 CLE 17.095000 2.566667 6 15.883333 0.555833 29.766667 28.000000
2 ATL/PHI/OKC 8.400000 1.720000 1 13.100000 0.511000 26.100000 29.000000
20 HOU 13.432000 1.582000 5 15.420000 0.534600 29.980000 27.200000
44 SA 9.347273 0.901818 11 9.818182 0.524182 21.472727 29.545455

利用箱线图和小提琴图进行数据分析

# 筛选数据
data.TEAM.isin(['GS', 'CLE', 'SA', 'LAC','OKC', 'UTAH', 'CHA', 'TOR', 'NO', 'BOS']).head()

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
Name: TEAM, dtype: bool

# 箱线图#设置图片背景
sns.set_style("whitegrid")
plt.figure(figsize=(20, 10))# 获取需要的数据
data_team2 = data[data.TEAM.isin(['GS', 'CLE', 'SA', 'LAC','OKC', 'UTAH', 'CHA', 'TOR', 'NO', 'BOS'])]# 进行相应的绘图\# 年薪
plt.subplot(3,1,1)
sns.boxplot(x="TEAM", y="SALARY_MILLIONS", data = data_team2)# 年龄
plt.subplot(3,1,2)
sns.boxplot(x="TEAM", y="AGE", data = data_team2)# 场均上场时间
plt.subplot(3,1,3)
sns.boxplot(x="TEAM", y="MPG", data = data_team2)


# 绘制小提琴图# 设置图背景
sns.set_style("whitegrid")
plt.figure(figsize=(20, 10))# 三分命中率
plt.subplot(3,1,1)
sns.violinplot(x="TEAM", y="3P%", data=data_team2)# 有效命中率
plt.subplot(3,1,2)
sns.violinplot(x="TEAM", y="eFG%", data=data_team2)# 得分
plt.subplot(3,1,3)
sns.violinplot(x="TEAM", y="POINTS", data=data_team2)

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