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Python数据分析-Kobe Bryan生涯数据读取及分析

时间:2017-05-06 21:50:02      阅读:314      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:读取   sha   name   com   sub   value   size   not   透明   

1.将数据(csv格式)导入jupyter

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

filename=‘data.csv‘

raw=pd.read_csv filename

print(raw.shape)

raw.head()#打印前几行

2.去掉某一列的空值

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

print(kobe.shape)

3.用matplotlib画图

alpha=0.02#点的透明程度,越小透明度越高

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

plt.subplot(121)#一行两列,第一个

plt.scatter(kobe.loc_x,kobe.loc_y,color=‘blue‘,alpha=alpha)#散点图

plt.title(‘loc_x and loc_y‘)

plt.subplot(122)#一行两列,第一个

plt.scatter(kobe.loc_x,kobe.loc_y,color=‘green‘,alpha=alpha)#散点图

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())#相同值出现次数

5.

Python数据分析-Kobe Bryan生涯数据读取及分析

标签:读取   sha   name   com   sub   value   size   not   透明   

原文地址:http://www.cnblogs.com/lilyloveu/p/6818157.html

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