火箭五年四遇勇士，終究仍是敗了。

昨天看了火箭和勇士的G6大戰，最終火箭3比4出局。

在火箭的近五年季後賽，一共有四次是和勇士交手，最終都以失敗了結。

我日常是不多看NBA比賽的，因此看完以後便想寫點東西。

懷念一下那些年咱們一塊兒關注過，固然也打過的籃球。

涉及的東西很少，主要是NBA球員歷年薪資狀況以及效力球隊狀況。

這裏的球員都是NBA的籃球巨星。

至於超巨是哪幾個，估摸着你們各自都有各自的想法啦。

我也很少說~

/ 01 / 獲取分析

數據從下面這個網站上獲取，獲取熱門球員信息。

詳情見下圖。

這裏以詹姆斯爲例，首先查看他的網址ID。

接下來進入球員數據概況詳情頁。

查看他各賽季的薪資以及效力球隊狀況。

獲取賽季、球隊以及薪金數據。

/ 02 / 數據獲取

具體代碼以下。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
}


def get_player(player_id):
    url_2 = 'http://www.stat-nba.com' + player_id
    response_2 = requests.get(url=url_2, headers=headers)
    html_2 = response_2.text
    # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼
    html_2 = html_2.encode('ISO-8859-1')
    html_2 = html_2.decode('utf-8')
    # 提取信息
    soup_2 = BeautifulSoup(html_2, 'html.parser')
    name = soup_2.find(class_='name').get_text().split('/')[0]
    salarys = soup_2.find(id='player_salary')
    trs = salarys.find('tbody')
    # 獲取信息
    for tr in trs.find_all('tr')[:-2]:
        # 年份
        season = tr.find(class_='current').get_text()
        if int(season[:1]) > 2:
            year = '19' + season.split('-')[0]
        else:
            year = '20' + season.split('-')[0]
        # 球隊
        team = tr.find('a').get_text()
        # 薪水
        salary = tr.find_all(class_='normal')[1].get_text().replace('萬美圓', '')
        print(year, name, team, salary)
        with open('nba.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
            f.write(year + ',' + name + ',' + team + ',' + salary + '\n')


def get_index():
    url_1 = 'http://www.stat-nba.com/playerList.php'
    response_1 = requests.get(url=url_1, headers=headers)
    html_1 = response_1.text
    # 對請求結果進行編碼解碼處理,避免出現亂碼
    html_1 = html_1.encode('ISO-8859-1')
    html_1 = html_1.decode('utf-8')
    soup_1 = BeautifulSoup(html_1, 'html.parser')
    div = soup_1.find_all(class_='playerList')[1]
    for i in div.find_all(class_='name'):
        player_id = i.find('a')['href'][1:]
        try:
            get_player(player_id)
        except:
            pass


if __name__ == '__main__':
    get_index()

最後成功獲取數據。

包含賽季，球員，效力球隊，薪資信息。

將球員數據轉化爲特定格式，以便輸出動態視頻。

具體的能夠看我以前寫的一篇文章，文章連接以下。

Python數據可視化：25年GDP之變

一共784條數據。

/ 03 /  數據可視化

首先來看一下球員的薪資狀況，從1990年到2020年。

https://v.qq.com/x/page/b0869qu47ii.html

薪資應該也是能體現出一個球員實力的。

每一年又或者間隔幾年，第一總會變，長江後浪推前浪。

「喬丹」、「奧尼爾」、「加內特」、「麥迪」、「科比」、「詹姆斯」、「庫裏」七位登頂第一的球員。

接下來是對球員效力球隊的狀況進行分析。

首先讀取數據。

import pandas as pd

# 設置列名與數據對齊
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# 讀取數據
df = pd.read_csv('nba.csv', header=None, names=['date', 'name', 'team', 'salary'])

接下來對數據進行一些簡單操做，分組彙總。

# 對球員以及球隊分組計數
df1 = df.groupby(['name', 'team']).count().reset_index()
print(df1)

得出以下結果。

確實沒想到哈登已經在火箭待了八年了。

從之前雷霆的三巨頭，到現在的火箭當家球星。

不過仍是有遺憾的，常規賽把把MVP，然而五進季後賽，四次都被勇士幹掉了。

你說誰的心態不會蹦...

科比則是在湖人待了20年，24號球衣，湖人是永遠不會忘記的。

下面對球員效力過的球隊進行統計。

# 對球員效力的球隊進行計數
df2 = df1['name'].value_counts().reset_index()
print(df2)

爲何想到這個呢，主要是以前奧尼爾的彩虹球衣給我留下了深入的印象。

展轉反側，顛沛流離，其中又有多少辛酸呢。

先看一下效力過球隊多的那幾位。

林書豪從尼克斯崛起過一段時間後，慢慢的又變得沒什麼聲音，一直在兜兜轉轉，也是惋惜。

魔獸霍華德處境也很尷尬，記得那時我剛看NBA的時候，就是霍華德、詹姆斯、科比的時代。

一個能單換詹姆斯的球員，隨着時間的推移，也變得毫無存在感。

奧尼爾如同上面提到過的那樣，彩虹球衣收集者，6支球隊。

下面看一下只效力過一隻球隊的球員。

首先是勇士的三位全明星球員，庫裏、湯普森、格林。

還有雷霆的威少、湖人的科比、火箭的姚明，獨行俠的諾維茨基。

諾天王奪冠的時候隊伍還叫小牛，只不過如今更名爲獨行俠。

那一年確實是沒想到諾天王能奪冠。

接下來看一下這些整個職業生涯只效力一隻球隊的球員，他們究竟效力那個球隊。

names = []
for i in df2[df2['name'] == 1]['index']:
    names.append(i)

print(df1.loc[df1['name'].isin(names)].sort_values(by='date', ascending=False))

結果以下。

很多熟悉的面孔，你認識幾個呢？

下面再看一下球員職業生涯時間最長的。

df3 = df.groupby(['name']).count().reset_index()
print(df3.sort_values(by='date', ascending=False))

結果以下。

今年退役的，上面就有兩個，閃電俠—韋德和諾天王—諾維茨基。

兩大傳奇巨星退役，也預示着一代人的青春與回憶的落幕。

/ 04 / 總結

昨天的比賽，火箭雖然輸了，可是直到最後一刻火箭的隊員仍是沒有選擇放棄。

連着犯規制造投球機會，連進三個三分球。

雖敗猶榮，只是成王敗寇，惋惜了呀。

即便勇士少了杜蘭特，火箭仍是沒可以跨過那座山。

固然勇士也展示出了他們做爲總冠軍該有的實力。

球隊的成員也在關鍵的時刻站了出來—一支總冠軍球隊該有的底蘊與實力。

萬水千山老是情，點個「在看」行不行。

···  END  ···