奥运会篮球明星球员有哪些？谁将成为本届奥运会篮球MVP？

今天跟大家唠唠我搞的这个“奥运会篮球”项目，别看名字挺唬人，就是个小练手，不过过程还是挺有意思的，跟大家分享分享。

我寻思着奥运会篮球挺火的，要不就搞个相关的程序玩玩？也没啥头绪，就想着先看看能不能抓点数据下来，看看比赛结果，球员数据啥的。

我去找数据源，这年头，网上爬虫不好搞，各种反爬机制。找了半天，找到个还算干净的网站，能看到奥运会篮球的一些基本数据，包括球队，比分，球员啥的。

然后就是撸代码，用python写了个简单的爬虫，就用requests库，加上BeautifulSoup解析网页。刚开始，各种报错，什么编码问题，网页结构变动，反爬虫策略，搞得我头大。后来慢慢调试，改代码，总算把数据能扒下来了。

数据扒下来是生的，得洗干净了才能用。我用pandas把数据读到DataFrame里，然后开始清洗。有些数据是缺失的，得补上，有些数据格式不对，得转换。比如说，把时间字符串转成datetime对象，把比分字符串拆成两队得分。这步是最繁琐的，但是也是最关键的，数据质量直接影响后面的分析结果。

数据分析和可视化

数据清洗干净了，就可以开始分析了。我先做了些简单的统计，比如各球队的平均得分，胜率啥的。然后又用matplotlib画了几个图，看看各球队的得分分布，球员的得分情况。

我还尝试做了一些更高级的分析，比如用sklearn做个简单的预测模型，预测一下下一场比赛的胜负。不过这个模型效果不太毕竟数据量太少，而且影响比赛结果的因素太多了，不是光靠数据就能预测准的。

我把整个过程整理了一下，写了个简单的报告，把代码和数据都放到了github上。虽然这个项目很简单，但是让我学到了很多东西，比如爬虫，数据清洗，数据分析，可视化，还有github的使用。

这回“奥运会篮球”项目，从数据抓取到分析再到可视化，我都亲自上手搞了一遍，虽然出来的东西可能没那么高大上，但整个过程下来，感觉自己实实在在地提升了不少。以后有时间，我还想继续深入研究一下，看看能不能搞出更有意思的东西。

遇到的坑：

这回分享就到这里，下次再跟大家聊聊我其他的实践项目。