文件名称:NBA_Winner_Prediction:我们可以使用其他篮球指标预测NBA球员的个人胜率吗?
文件大小:7KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-03-28 01:16:42
JupyterNotebook
NBA_胜利者_预测 我们可以使用其他篮球指标预测NBA球员的个人胜率吗? 根据Baketball-Reference的数据,获胜份额是一个指标,用于估计球员在整个赛季为球队赢得的胜利次数 例如,迈克尔·乔丹(Michael Jordan)既是20.4胜利份额的单季冠军,又是214胜利份额的历史职业冠军。 这表明获胜份额可能是衡量球员为球队贡献多少成功的良好指标。 使用的代码 Python版本:3.7 包装:熊猫,numpy 网页抓取 使用熊猫read_html从抓取了2001年至2021年每个赛季的个人玩家的高级统计信息。 对于每个玩家,收集到的统计数据如下: 排名(Rk),球员,位置(Pos),年龄,球队(Tm),比赛(G),出场时间(MP),球员效率等级(PER),真实投篮命中率(TS%) 三分命中率(3PAr),罚球命中率(FTr),进攻篮板率(ORB%),防守篮板率(DR
【文件预览】:
NBA_Winner_Prediction-master
----README.md(1KB)
----data_collection.ipynb(57KB)