Python数据分析案例——20年【科比NBA】生涯|数据分析

案例原文章
csv文件

#首先导入需要的类库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 导入数据
data=pd.read_csv(\'F:\文档\kobi.csv\')
print(data.shape)
print(data.describe())
# PTS是场均得分，G是上场比赛次数
total_points=(data.PTS*data.G).sum()
avg_points=total_points/data.G.sum()
print(u\'常规赛总得分：\',total_points)
print(u\'常规赛均得分：\',avg_points)
max_point=data.PTS.max()
print(data[data.PTS==max_point])
print(data.loc[data.PTS>=30])

max_data={\'point\':data.PTS.max(),
          \'rebounds\':data.TRB.max(),
          \'assistants\':data.AST.max(),
          \'steals\':data.STL.max(),
          \'blocks\':data.BLK.max()}
best_kobi=pd.Series(max_data)
print(best_kobi)

# 可视化数据
#
# x轴用20年（1997-2016）的年份
# y轴是每个赛季的得分情况
#
x=pd.date_range(\'1997\',\'2016\',freq=\'365D\')
y=data.PTS
plt.xlabel(\'season\')
plt.ylabel(\'points\')
plt.plot(x,y)
plt.show()

x=np.array([x for x in range(1997,2017)])
y=data.AST
plt.xlabel(\'season\')
plt.ylabel(\'points\')
plt.bar(x,y,width=0.5,color=\'m\')
plt.xticks(x)
ax=plt.gca()
x_lables=ax.xaxis
for each in x_lables.get_ticklabels():
    each.set_rotation(-45)
plt.show()