成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

大數據 數據分析
看了火箭和勇士的G6大戰,最終火箭3比4出局。在火箭的近五年季后賽,一共有四次是和勇士交手,最終都以失敗告終。我平常是很少看NBA比賽的,所以看完之后便想寫點東西。

看了火箭和勇士的G6大戰,最終火箭3比4出局。

在火箭的近五年季后賽,一共有四次是和勇士交手,最終都以失敗告終。

我平常是很少看NBA比賽的,所以看完之后便想寫點東西。

懷念一下那些年我們一起關注過,當然也打過的籃球。

涉及的東西不多,主要是NBA球員歷年薪資情況以及效力球隊情況。

這里的球員都是NBA的籃球巨星。

至于超巨是哪幾個,估摸著大家各自都有各自的想法啦。

我也不多說~

一、獲取分析

數據從下面這個網站上獲取,獲取熱門球員信息。

詳情見下圖。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

這里以詹姆斯為例,首先查看他的網址ID。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

接下來進入球員數據概況詳情頁。

查看他各賽季的薪資以及效力球隊情況。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

獲取賽季、球隊以及薪金數據。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

二、數據獲取

具體代碼如下。

  1. import requests 
  2. from bs4 import BeautifulSoup 
  3.  
  4. headers = { 
  5.     'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' 
  6.  
  7.  
  8. def get_player(player_id): 
  9.     url_2 = 'http://www.stat-nba.com' + player_id 
  10.     response_2 = requests.get(url=url_2, headers=headers) 
  11.     html_2 = response_2.text 
  12.     # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼 
  13.     html_2 = html_2.encode('ISO-8859-1'
  14.     html_2 = html_2.decode('utf-8'
  15.     # 提取信息 
  16.     soup_2 = BeautifulSoup(html_2, 'html.parser'
  17.     name = soup_2.find(class_='name').get_text().split('/')[0] 
  18.     salarys = soup_2.find(id='player_salary'
  19.     trs = salarys.find('tbody'
  20.     # 獲取信息 
  21.     for tr in trs.find_all('tr')[:-2]: 
  22.         # 年份 
  23.         season = tr.find(class_='current').get_text() 
  24.         if int(season[:1]) > 2: 
  25.             year = '19' + season.split('-')[0] 
  26.         else
  27.             year = '20' + season.split('-')[0] 
  28.         # 球隊 
  29.         team = tr.find('a').get_text() 
  30.         # 薪水 
  31.         salary = tr.find_all(class_='normal')[1].get_text().replace('萬美元'''
  32.         print(yearname, team, salary) 
  33.         with open('nba.csv''a+', encoding='utf-8-sig'as f: 
  34.             f.write(year + ',' + name + ',' + team + ',' + salary + '\n'
  35.  
  36.  
  37. def get_index(): 
  38.     url_1 = 'http://www.stat-nba.com/playerList.php' 
  39.     response_1 = requests.get(url=url_1, headers=headers) 
  40.     html_1 = response_1.text 
  41.     # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼 
  42.     html_1 = html_1.encode('ISO-8859-1'
  43.     html_1 = html_1.decode('utf-8'
  44.     soup_1 = BeautifulSoup(html_1, 'html.parser'
  45.     div = soup_1.find_all(class_='playerList')[1] 
  46.     for i in div.find_all(class_='name'): 
  47.         player_id = i.find('a')['href'][1:] 
  48.         try: 
  49.             get_player(player_id) 
  50.         except
  51.             pass 
  52.  
  53.  
  54. if __name__ == '__main__'
  55.     get_index() 

***成功獲取數據。

包含賽季,球員,效力球隊,薪資信息。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

將球員數據轉化為特定格式,以便輸出動態視頻。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

一共784條數據。

三、數據可視化

首先來看一下球員的薪資情況,從1990年到2020年。

薪資應該也是能體現出一個球員實力的。

每年又或者間隔幾年,***總會變,長江后浪推前浪。

「喬丹」、「奧尼爾」、「加內特」、「麥迪」、「科比」、「詹姆斯」、「庫里」七位登頂***的球員。

接下來是對球員效力球隊的情況進行分析。

首先讀取數據。

  1. import pandas as pd 
  2.  
  3. # 設置列名與數據對齊 
  4. pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide'True
  5. pd.set_option('display.unicode.east_asian_width'True
  6.  
  7. # 讀取數據 
  8. df = pd.read_csv('nba.csv', header=None, names=['date''name''team''salary']) 

接下來對數據進行一些簡單操作,分組匯總。

  1. # 對球員效力的球隊進行計數 
  2. df2 = df1['name'].value_counts().reset_index() 
  3. print(df2) 

得出如下結果。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

確實沒想到哈登已經在火箭待了八年了。

從以前雷霆的三巨頭,到如今的火箭當家球星。

不過還是有遺憾的,常規賽把把MVP,然而五進季后賽,四次都被勇士干掉了。

你說誰的心態不會蹦...

科比則是在湖人待了20年,24號球衣,湖人是永遠不會忘記的。

下面對球員效力過的球隊進行統計。

  1. # 對球員效力的球隊進行計數 
  2. df2 = df1['name'].value_counts().reset_index() 
  3. print(df2) 

為什么想到這個呢,主要是之前奧尼爾的彩虹球衣給我留下了深刻的印象。

輾轉反側,顛沛流離,其中又有多少辛酸呢。

[[265197]]

先看一下效力過球隊多的那幾位。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

林書豪從尼克斯崛起過一段時間后,慢慢的又變得沒什么聲音,一直在兜兜轉轉,也是可惜。

魔獸霍華德處境也很尷尬,記得那時我剛看NBA的時候,就是霍華德、詹姆斯、科比的時代。

一個能單換詹姆斯的球員,隨著時間的推移,也變得毫無存在感。

奧尼爾如同上面提到過的那樣,彩虹球衣收集者,6支球隊。

下面看一下只效力過一只球隊的球員。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

首先是勇士的三位全明星球員,庫里、湯普森、格林。

還有雷霆的威少、湖人的科比、火箭的姚明,獨行俠的諾維茨基。

諾天王奪冠的時候隊伍還叫小牛,只不過現在改名為獨行俠。

那一年確實是沒想到諾天王能奪冠。

接下來看一下這些整個職業生涯只效力一只球隊的球員,他們究竟效力那個球隊。

  1. names = [] 
  2. for i in df2[df2['name'] == 1]['index']: 
  3.     names.append(i) 
  4.  
  5. print(df1.loc[df1['name'].isin(names)].sort_values(by='date', ascending=False)) 

結果如下。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

不少熟悉的面孔,你認識幾個呢?

下面再看一下球員職業生涯時間最長的。

  1. df3 = df.groupby(['name']).count().reset_index() 
  2. print(df3.sort_values(by='date', ascending=False)) 

結果如下。

火箭五年四遇勇士,終究還是敗了

今年退役的,上面就有兩個,閃電俠—韋德和諾天王—諾維茨基。

兩大傳奇巨星退役,也預示著一代人的青春與回憶的落幕。

四、總結

昨天的比賽,火箭雖然輸了,但是直到***一刻火箭的隊員還是沒有選擇放棄。

連著犯規制造投球機會,連進三個三分球。

雖敗猶榮,只是成王敗寇,可惜了呀。

即使勇士少了杜蘭特,火箭還是沒能夠跨過那座山。

當然勇士也展現出了他們作為總冠軍該有的實力。

球隊的成員也在關鍵的時刻站了出來—一支總冠軍球隊該有的底蘊與實力。

責任編輯:未麗燕 來源: 法納斯特
相關推薦

2013-07-03 13:37:37

Google

2024-08-30 08:53:24

2020-09-16 13:08:17

微信兒童版天眼查騰訊

2022-06-16 08:24:44

IE瀏覽器IE瀏覽器

2024-01-12 17:06:50

字節面試題目

2018-12-14 09:10:44

QLC SSD固態硬盤HDD

2024-03-12 08:22:50

TypeScriptRust框架

2012-03-02 17:01:18

云計算微軟Azure

2024-09-02 14:13:15

2022-02-07 11:39:09

物聯網物聯網企業IOT

2012-05-27 20:47:16

Cius

2011-06-07 07:53:09

iPhoneWWDCiOS

2018-11-25 20:29:24

編程語言PythonJava

2019-03-21 12:08:50

阿里云智能

2017-12-25 10:34:18

技術預測機遇

2015-09-09 10:02:35

360酷派復仇

2021-06-02 08:17:05

門面模式設計

2019-07-09 13:54:19

網絡模型網絡協議TCP

2019-07-16 10:42:02

網絡模型TCP

2020-02-12 16:37:00

折疊屏手機三星
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 亚洲精品aⅴ | 欧美天堂 | 国产专区在线 | 成人性生交大片免费看中文带字幕 | 91一区 | 国产色婷婷 | 国产一区二区三区 | 国产精品成人一区二区 | 人成精品 | 欧美成人在线影院 | 天天拍天天操 | 国产成人精品免费视频大全最热 | 国产精品96久久久久久 | 日韩欧美在线一区 | 亚洲九九精品 | 狠狠操av| a毛片 | 中文在线一区二区 | 日韩精品在线播放 | 91久久看片 | 国产精品视频在线播放 | 日韩精品一区二区三区在线观看 | 亚洲综合首页 | 玖玖色在线视频 | 91色在线| 一区二区三区高清不卡 | 亚洲精品视频免费观看 | 国产精品久久久久久久久久久久 | 中文字幕亚洲欧美 | 日韩高清国产一区在线 | 一级做a爰片性色毛片视频停止 | 欧美一a | 69av片| 中文在线a在线 | 国产日韩一区二区三免费高清 | 99久久久无码国产精品 | 国产精品久久久久久高潮 | 国产高清在线观看 | 7777奇米影视 | 日韩一区二区成人 | 情侣av |