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Python數據分析-Kobe Bryan生涯數據讀取及分析

type lag col 導入 csv hot plot 打印 cat

1.將數據(csv格式)導入jupyter

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

filename=‘data.csv‘

raw=pd.read_csv filename

print(raw.shape)

raw.head()#打印前幾行

2.去掉某一列的空值

kobe=raw[pd.notnull(raw[‘shot_made_flag‘])]

print(kobe.shape)

3.用matplotlib畫圖

alpha=0.02#點的透明程度,越小透明度越高

plt.figure(figsize=(10,10))

plt.subplot(121)#一行兩列,第一個

plt.scatter(kobe.loc_x,kobe.loc_y,color=‘blue‘,alpha=alpha)#散點圖

plt.title(‘loc_x and loc_y‘)

plt.subplot(122)#一行兩列,第一個

plt.scatter(kobe.loc_x,kobe.loc_y,color=‘green‘,alpha=alpha)#散點圖

plt.title(‘lat and lon‘)

4.打印唯一值

print(kobe.action_type.unique())

print(kobe.combined_shot_type.unique())

print(kobe.shot_type.unique())

print(kobe.shot_type.value_counts())#相同值出現次數

5.

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