2020年NBA球队数据分析：勒布朗·詹姆斯与德维恩·韦德粉丝的娱乐参考

这个周末我有一些空闲时间。我也非常热爱篮球，非常喜欢勒布朗·詹姆斯和德维恩·韦德。我们会对2020年NBA各支球队的数据进行整体分析，剔除一些重复数据和有问题的数据后，之前得到的数据量有所减少。因此，本次分析纯属娱乐，分析结果仅供NBA球迷参考。

本次分析并没有完全依赖and来实现，而是利用了这个方便的绘图库。很多API我还是懒得记。

第 1 步：加载数据

数据=pd.('./data/.csv')

数据.head()

当我拿到这个数据的时候，作为一名资深的NBA球迷，我怀疑这是否是2020年的数据。怎么看起来像17-18赛季的数据呢？

第二步：简单分析数据

从获得的数据来看，有342名NBA球员，38项统计数据。

以下是数据中的一些重要信息：

球员平均年龄26.4岁，年龄段分布在19岁至40岁之间；

球员平均年薪为730万美元，当时最大的合同为每年3000万美元；

第三步：先看明星球员的效率值

在众多数据中，有一个叫做“RPM”，它标识了球员的效率值。这个数据体现了球员在场上时对球队胜利的贡献，最能体现球员的整体实力。

让我们看一下 RPM 如何与其他数据关联：

关联 API：corr()

热图呈现相关信息：()

解释一下：我在图中圈出了一条数据，annot=False，表示该数据不显示在热力图中。原因是我最初创建的画布太小nba球队分布，显示的数据会很乱。

如果需要显示数据，可以使用plt.()通过设置参数创建合适大小的画布，调整annot=True，即可显示热力图数据。

第三步：球员薪资、效率值、年龄等数据分析

3.1 收入最高的10位运动员

3.2 效率值最高的10名运动员

分析：詹姆斯拿着联盟最高的薪水，打球毫不含糊，效率排名第一。保罗和库里紧随其后。前10名中，宇宙勇占据3席，我勇猛将。

3.3 上场时间最长的10名运动员

分析：“钢铁侠”——勒布朗·詹姆斯

3.4 接下来我们看一下数据中所有NBA球员的效率值和年龄分布。

分析：基本符合正态分布的特征

球员薪资：

分析：不满足正态分布，明显是偏态分布，高付费玩家比例比较少。

3.5 你的年龄越大，你在NBA的价值就越高。我们来看一下高斯核密度分布图。

分析：25-30岁年龄段的球员普遍薪资较高。然而联盟中大部分球员的年薪都在1000万美元以下。真羡慕他们的国家。他们每年要收多少税？哈哈

3.6 这是一个外行人的想法：球员工资、效率、年龄和场均得分这四个变量之间是否存在成对相关关系？

分析：也许我很肤浅，但确实没看出有什么联系。

3.7 看一下NBA各队球员的年龄结构。在内部，我按照玩家数量和效率值对它们进行了排名：

分析：我很羡慕波士顿凯尔特人队、迈阿密热火队和金州勇士队的老板，他们拥有一批年轻且出色的球员。

3.8 NBA各球队综合实力分析（重点关注球员薪资、效率值、球员场均得分和三分命中率等）

分析：勇士队（GS）和骑士队（CLE）占据前两名位置，效率值反映了球队实力的实际情况。

老马刺队（SA）排名第三，以平均年龄29.5岁排名第一。血液的更新迫在眉睫。

3.9 使用小提琴图表查看NBA各球的三分球和球员效率值​​​​

分析：从三分球命中率来看nba球队分布，勇士是当之无愧的王者nba球队分布，骑士紧随其后；从球员效率值来看，勇士队和骑士队显然是最大的两个赢家。

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