python 科比投篮数据可视化及简单分析

最新推荐文章于 2022-11-28 21:23:43 发布

夕阳如火

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39100068/article/details/89351667

这篇博客通过Python对科比的投篮数据进行了可视化和简单分析，包括投篮位置、出手方式、命中率、投篮距离、各节投篮次数和命中率等，揭示了科比的投篮特点和比赛表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据来源：https://www.kaggle.com/c/kobe-bryant-shot-selection/data

参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_41888542/article/details/80390900

1.导包

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

2.读取文件

#设置字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
#读取csv文件
data=pd.read_csv("data.csv")
#输出前5条数据
print(data.head())
#将shot_made_flag为空的数据清除
new_data = data[data['shot_made_flag'].notnull()]

可以看到文件中的数据是 [5 rows x 25 columns]

action_type 进攻方式（更具体）
combined_shot_type 进攻方式
game_event_id 比赛时间id
game_id 比赛ID
lat 投篮点
loc_x 投篮点
loc_y 投篮点
lon 投篮点
minutes_remaining 单节剩余时间（分钟）
period 表示第几节
playoffs 是否是季后赛
season 赛季
seconds_remaining 剩余时间（秒）