大家今天跟大家唠唠我最近一直在搞的“英超”项目,别误会,不是看球,是用Python搞数据分析!
我寻思着英超数据挺全的,网上随便一搜一大堆,结果真上手了,发现数据质量参差不齐,格式也不统一,头大!所以第一步,就是找靠谱的数据源。我试了好几个网站,锁定了一个提供API接口的,虽然要花点小钱,但是数据比较干净,省了我不少事儿。
拿到数据,下一步就是用Python把它扒下来。我用了requests库,简单几行代码搞定。不过API有限制,不能太频繁地请求,不然会被封IP。我加了个延时,每次请求完休息几秒钟。这叫温柔地薅羊毛!
数据扒下来了,是JSON格式的,乱糟糟的。这时候,pandas就派上用场了。我用pandas把JSON数据转换成DataFrame,一下子就整齐多了。然后,就是清洗数据。有些字段是空的,有些字段格式不对,得一个个处理。这个过程挺枯燥的,但是没办法,数据分析嘛脏活累活都得干。
数据清洗完,就可以开始分析了。我想看看哪个球队进球最多,哪个球员助攻最多,哪个球队控球率最高。这些都可以用pandas轻松实现。我用groupby函数分组,用sum函数求和,用sort_values函数排序,几行代码就搞定了。是不是感觉Python很强大?
分析结果出来了,但是光看数字太枯燥了。我想把结果可视化一下。我用了matplotlib库,画了几个图表,比如柱状图、折线图、饼图。一下子就直观多了。我还加了些颜色和标签,让图表更漂亮。
我把分析结果写成了一份报告,分享给朋友们。他们看了都说挺有意思的,让我继续搞下去。哈哈,看来我的“英超”项目还是有点价值的。
这回实践,我主要学到了以下几点:
- 如何使用
requests库爬取API数据 - 如何使用
pandas库清洗和分析数据 - 如何使用
matplotlib库可视化数据
还有很多不足的地方,比如数据分析的深度还不够,可视化效果还可以更不过我会继续努力,把“英超”项目做得更完善!
就这样,下次见!

还没有评论,来说两句吧...