火箭五年四遇勇士，終究還是敗了
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。
這里以詹姆斯為例，首先查看他的網址ID。
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。
獲取賽季、球隊以及薪金數據。
二、數據獲取
具體代碼如下。
- import requests
- from bs4 import BeautifulSoup
- headers = {
- 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
- }
- def get_player(player_id):
- url_2 = 'http://www.stat-nba.com' + player_id
- response_2 = requests.get(url=url_2, headers=headers)
- html_2 = response_2.text
- # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼
- html_2 = html_2.encode('ISO-8859-1')
- html_2 = html_2.decode('utf-8')
- # 提取信息
- soup_2 = BeautifulSoup(html_2, 'html.parser')
- name = soup_2.find(class_='name').get_text().split('/')[0]
- salarys = soup_2.find(id='player_salary')
- trs = salarys.find('tbody')
- # 獲取信息
- for tr in trs.find_all('tr')[:-2]:
- # 年份
- season = tr.find(class_='current').get_text()
- if int(season[:1]) > 2:
- year = '19' + season.split('-')[0]
- else:
- year = '20' + season.split('-')[0]
- # 球隊
- team = tr.find('a').get_text()
- # 薪水
- salary = tr.find_all(class_='normal')[1].get_text().replace('萬美元', '')
- print(year, name, team, salary)
- with open('nba.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
- f.write(year + ',' + name + ',' + team + ',' + salary + '\n')
- def get_index():
- url_1 = 'http://www.stat-nba.com/playerList.php'
- response_1 = requests.get(url=url_1, headers=headers)
- html_1 = response_1.text
- # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼
- html_1 = html_1.encode('ISO-8859-1')
- html_1 = html_1.decode('utf-8')
- soup_1 = BeautifulSoup(html_1, 'html.parser')
- div = soup_1.find_all(class_='playerList')[1]
- for i in div.find_all(class_='name'):
- player_id = i.find('a')['href'][1:]
- try:
- get_player(player_id)
- except:
- pass
- if __name__ == '__main__':
- get_index()
***成功獲取數據。
包含賽季，球員，效力球隊，薪資信息。
將球員數據轉化為特定格式，以便輸出動態視頻。
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。
- import pandas as pd
- # 設置列名與數據對齊
- pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
- pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
- # 讀取數據
- 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。
- # 對球員效力的球隊進行計數
- df2 = df1['name'].value_counts().reset_index()
- print(df2)
得出如下結果。
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。
- # 對球員效力的球隊進行計數
- df2 = df1['name'].value_counts().reset_index()
- 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。
先看一下效力過球隊多的那幾位。
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。
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。
- names = []
- for i in df2[df2['name'] == 1]['index']:
- names.append(i)
- print(df1.loc[df1['name'].isin(names)].sort_values(by='date', ascending=False))
結果如下。
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。
- df3 = df.groupby(['name']).count().reset_index()
- print(df3.sort_values(by='date', ascending=False))
結果如下。
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。
