# Python-NBA球员数据分析
### 项目概况
开发环境:python3.9
集成开发环境:PyCharm
前置准备-导入相应的库:numpy,pandas,matplotlib,requests,lxml,csv
### 项目描述
1.运用python语言的优势,去实现爬虫模块,这里主要使用xpath的解析方式,爬取虎扑页面NBA球员的各项数据指标。
2.对爬取到的数据先进行整合再分类,通过对数据整体的分类,找出最有价值的几名球员。
3.对球员的各项指标进行横向对比,进一步分析球员的特点,找出最全面的球员。这里采取雷达图,动态可视化等方式进行直观分析。
4.最后进行整体总结,分析哪一位球员的优势与不足,得出一个什么样的结论。
### 项目执行顺序
SpiderHot-->K-Means-->RadarMap-->DurantScore-->DurantRadarMap
### 补充说明
网站是动态变化的,不是一成不变的,所以要示具体情况而做小幅度的修改。
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Python数据可视化分析大作业-NBA球员信息数据分析与可视化(源码 + 文档 + PPT).zip (20个子文件)
文件夹main
K-Means.py 4KB
python答辩.ppt.pptx 23.81MB
LICENSE 1KB
DurantScore.py 2KB
RadarMap.py 2KB
ScoreFouth.csv 739B
.idea
.name 12B
misc.xml 308B
HotSearch.iml 352B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 270B
.gitignore 47B
Basketball.py 3KB
DurantRadarMap.py 3KB
Kurantttt.csv 679B
SpiderHot.py 6KB
score.csv 3KB
__pycache__
SpiderHot.cpython-39.pyc 2KB
README.md 976B
Kurant.csv 684B
共 20 条
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