NBA球员数据分析

  • 1.导入库
  • 2.获取数据
  • 3.数据分析
    • 3.1 数据相关性--heatmap()
    • 3.2 球员数据分析
    • 3.3 seaborn常用的三个可视化方法
      • 3.3.1 单变量--distplot()
      • 3.3.2 双变量--jointplot()
      • 3.3.3 多变量--pairplot()
    • 3.4 多变量衍生
  • 4.资料网盘

1.导入库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import cv2
from pylab import mpl
#显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
#设置正常显示字符
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

2.获取数据

# 读取数据信息
data = pd.read_csv('./2.code/data/nba_2017_nba_players_with_salary.csv')
data.head(10)

# 数据属性说明
img = cv2.imread('6.seabron_alignment.png',1)
cv2.imshow('imge',img,)
cv2.waitKey(0)

# 查看表结构
data.shape

(342, 38)

#查看表属性
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

3.数据分析

3.1 数据相关性–heatmap()

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 
#调用corr()方法 获取两列数据之间的相关性
# 返回改数据类型的相关系数矩阵（即每两个类型直接的相关性）
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 
# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
sns.heatmap(corr,square=True,linewidths=0.1,annot=True)

3.2 球员数据分析

# 按照效率值排名
data.loc[:, ["PLAYER", "RPM","SALARY_MILLIONS", "AGE","MPG"]].sort_values(by="RPM", ascending=False).head()
PLAYER RPM SALARY_MILLIONS AGE MPG
6 LeBron James 8.42 30.96 32 37.8
37 Chris Paul 7.92 22.87 31 31.5
8 Stephen Curry 7.41 12.11 28 33.4
120 Draymond Green 7.14 15.33 26 32.5
7 Kawhi Leonard 7.08 17.64 25 33.4 
# 按照出场时间排名
data.loc[:, ["PLAYER", "RPM","SALARY_MILLIONS", "AGE","MPG"]].sort_values(by="MPG", ascending=False).head()
PLAYER RPM SALARY_MILLIONS AGE MPG
6 LeBron James 8.42 30.96 32 37.8
32 Zach LaVine -2.97 2.24 21 37.2
14 Andrew Wiggins -1.60 6.01 21 37.2
11 Karl-Anthony Towns 2.13 5.96 21 37.0
12 Jimmy Butler 6.62 17.55 27 37.0

3.3 seaborn常用的三个可视化方法

3.3.1 单变量–distplot()

# 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seaborn的风格
sns.set_style("darkgrid")#设置画板的大小
plt.figure(figsize=(10, 10))#设置画板的放图位置 hist：条形 kde：线条 #查看薪水
sns.distplot(data["SALARY_MILLIONS"],hist=True, kde=True,bins=50)
plt.ylabel("salary")#查看效率值
plt.subplot(3, 1, 2)
sns.distplot(data["RPM"],hist=True, kde=True,bins=50)
plt.ylabel("RPM")#查看年龄
plt.subplot(3, 1, 3)
sns.distplot(data["AGE"],hist=True, kde=True,bins=20)
plt.ylabel("AGE")

Text(0, 0.5, 'AGE')

3.3.2 双变量–jointplot()

# 利用jointplot()查看年龄和薪水之间的关系# kind => ked:等高线 hex:六边形   heihgt => 高度
sns.jointplot(data.AGE, data.SALARY_MILLIONS, height=5)
sns.jointplot(data.AGE, data.SALARY_MILLIONS, kind="hex",height=5)
sns.jointplot(data.AGE, data.SALARY_MILLIONS, kind="kde",height=5)

3.3.3 多变量–pairplot()

#将需要对比的数据提取出来
data = data.loc[:, ['RPM','SALARY_MILLIONS','AGE','POINTS']]
# data.head()#用pairplot() 方法 进行数据对比
sns.pairplot(data)

<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x20182b23280>

3.4 多变量衍生

# 定义一个方法 按年龄划分属性
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
data['age_cut']=data.apply(lambda x:age_cut(x),axis=1)

# 方便计算
data['cut'] = 1

# 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,"^")
# plt.plot(x,y_beijing,label = "北京")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,".")plt.xlabel("SALARY_MILLIONS",fontsize = 20)
plt.ylabel("RPM",fontsize = 20)

Text(0, 0.5, 'RPM')

4.资料网盘

百度云盘：https://pan.baidu.com/s/1puAwMn8QFGiUcrmQtnoiPw ；
提取码：echo

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