爵士队明星球员：谁将带领球队走向胜利？

大家今天跟大家唠唠我最近折腾的“爵士队”项目，别误会，不是真去打篮球，哈哈，是拿Python鼓捣的一个数据分析小玩意儿。

事情是这样的，前几天闲着没事，突然对NBA的数据来兴趣，尤其是爵士队，感觉他们队挺有意思的。我就寻思，能不能用Python把他们的数据扒下来，然后做点简单的分析，看看球员表现啥的。

说干就干，我得搞到数据。一开始想直接从NBA官网上爬，结果发现反爬有点厉害，搞不定。后来在网上搜搜，发现有个叫`*`的网站提供API，可以方便地获取各种数据，简直是救星！

拿到API之后，就开始写代码。先是安装`requests`库，用来发送HTTP请求。然后定义几个函数，分别用来获取球员列表、比赛列表和比赛详细数据。这里面最麻烦的就是处理API返回的JSON数据，各种嵌套，看得我眼花缭乱。不过还一步一步来，慢慢就理清楚。

python

import requests

import json

def get_players():

# 从API获取球员列表

url = "*/stats/commonallplayers/?Season=2023-24&IsOnlyCurrentSeason=1&LeagueID=00"

response = *(url)

data = *(*)

# 提取球员姓名和ID

players = {}

for row in data['resultSets'][0]['rowSet']:

players[row[1]] = row[0]

return players

def get_games(team_id):

# 从API获取比赛列表

url = f"*/stats/teamgamelog/?Season=2023-24&SeasonType=Regular+Season&TeamID={team_id}"

response = *(url)

data = *(*)

# 提取比赛ID和日期

games = []

for row in data['resultSets'][0]['rowSet']:

*({'GAME_ID': row[5], 'GAME_DATE': row[4]})

return games

# 还有获取比赛详细数据的函数，这里就不贴，太长

数据拿到手之后，就开始分析。我主要关注几个指标：球员的得分、篮板、助攻，还有球队的胜负情况。用`pandas`库把数据整理成表格，然后用`matplotlib`库画一些简单的图表，比如球员的得分分布、球队的胜率等等。

分析结果嘛也没啥特别惊人的发现，就是验证一些已知的比如马尔卡宁确实是球队的头号得分手，球队的胜负跟他的发挥密切相关。不过自己动手分析数据，还是挺有意思的。

这个项目还很粗糙，有很多可以改进的地方。

• 数据源可以更丰富，除NBA官方API，还可以考虑其他网站的数据。
• 分析方法可以更深入，可以尝试一些机器学习算法，比如预测比赛结果。
• 可视化效果可以更炫酷，可以学习一些高级的可视化库，比如`seaborn`或者`plotly`。

这回“爵士队”项目算是一次练手，让我对Python数据分析有更深的理解。以后有机会，还会继续折腾，探索更多有趣的数据。

总结一下这回的经验教训：

遇到反爬虫，不要硬刚，多找找其他数据源。

处理JSON数据要耐心，一步一步来，不要怕麻烦。

数据分析要结合实际，不能只看数字，要理解背后的含义。

好，今天就跟大家分享到这里，希望对大家有所帮助！下次再见！