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解析其他数据如得分、篮板等 # 存储数据到数据库 sql INSERT INTO players (player_name, score, rebound, assist) VALUES (%s, %s, %s, %s) val (player_name, score, rebound, assist) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f请求出错: {e}) except Exception as e: print(f解析或存储数据出错: {e})URLurl ‘https://www.cba.net.cn/player/123’crawl_player_data(url)mycursor.close()mydb.close()5.3 数据处理模块实现在数据清洗阶段主要处理数据中的缺失值、重复值和异常值。对于缺失值采用多种方法进行处理。如果缺失值所在的列对数据分析的影响较小且缺失比例较高可以考虑直接删除含有缺失值的行若缺失比例较低则根据数据的特点使用均值、中位数或插值法进行填充。例如对于球员的身高、体重等数值型数据若存在缺失值可以计算同位置球员的均值或中位数进行填充对于比赛数据中的得分、篮板等数据可根据球员在其他比赛中的表现进行插值填充。以Pandas库为例使用fillna方法进行缺失值填充。图5.4 数据清洗功能界面部分实现代码如下所示import pandas as pddata是包含球员数据的DataFrame使用均值填充得分列的缺失值mean_score data[‘score’].mean()data[‘score’] data[‘score’].fillna(mean_score)使用中位数填充篮板列的缺失值median_rebound data[‘rebound’].median()data[‘rebound’] data[‘rebound’].fillna(median_rebound)5.4 数据可视模块实现数据可视化模块是系统的关键展示部分通过直观的图表和图形将CBA球员数据以易于理解的方式呈现给用户帮助用户快速洞察数据背后的信息和规律。在实现过程中充分利用Python丰富的数据可视化库如Matplotlib、Seaborn和PlotlyExpress根据不同的数据特点和用户需求创建多样化的可视化图表同时注重图表的交互性和美观性以提升用户体验。Matplotlib作为基础的数据可视化库在本模块中主要用于创建简单的静态图表如柱状图、折线图等以展示球员的基本数据和比赛表现趋势。例如展示球员在不同赛季的得分变化趋势时可以使用Matplotlib绘制折线图。图5.5a 可视化看板功能整体界面图5.5b以场次为横坐标得分、投篮命中率、三分命中率等为纵坐标呈现了K・威尔誓、丁皓然、亚当斯、付博文等球员的部分数据情况。在得分方面球员间存在一定差异例如可能K・威尔誓得分相对较高在图中展现出的得分曲线位置偏高投篮命中率和三分命中率上也各有不同反映出不同球员在得分能力和得分方式上的特点。数据处理层利用Pandas完成缺失值填充、异常值检测及数据标准化等操作确保数据质量。在可视化层面借助Matplotlib、Seaborn与PlotlyExpress等工具能更直观地呈现数据。例如利用Matplotlib绘制折线图展示球员得分随场次的变化趋势若将图片中的数据以折线图呈现可清晰看到各球员得分的波动情况使用Seaborn绘制成对关系图可分析得分与投篮命中率、三分命中率之间的相关性借助PlotlyExpress创建交互式图表球迷、教练和球队管理层能通过交互操作如悬停提示、缩放、平移等深入探索这些球员数据的细节和变化为战术制定、球员评估等提供有力支持。图5.5b 球员数据分析图5.5c是CBA赛季统计的饼状图展示了2018-2024年各赛季数据占比情况。其中2020-2021赛季占比最高达23.81%说明该赛季在统计范畴内可能有较多关键数据或许是比赛场次增多、数据统计维度更丰富等原因。2019-2020赛季占比最低为13.09%。各赛季占比差异反映出不同时期联赛发展状态、赛事规模或数据统计重点的变化。例如占比较高的赛季可能在商业推广、赛事影响力等方面表现突出吸引更多关注与资源投入占比低的赛季或许受外部因素影响如疫情冲击等导致相关数据产出受限。通过这些占比数据能帮助联赛管理者、分析师等洞察CBA联赛在不同阶段的特征与发展趋势为后续决策与规划提供参考。图5.5c 赛季统计从图5.5d这张表格呈现了2024-2025赛季CBA部分球员的信息涵盖常规赛和季后赛。从场次看刘传兴、TJ·利夫等球员出战33场场次较多表明其在球队中上场机会稳定可能是球队战术体系中的重要组成部分。时间方面韦瑟斯庞场均39.8分钟高居榜首显示他是球队核心承担大量场上任务。得分上韦瑟斯庞以28.6分领先克里斯、TJ·利夫、林葳、基兹林克得分也超20分说明他们在进攻端具备较强火力是球队得分关键人物。季后赛中余嘉豪得分13.6分在有限数据中表现尚可而孟子凯数据相对逊色可能受上场时间等因素限制。这些数据能帮助球队评估球员表现调整战术也便于球迷和媒体了解球员赛场贡献。图5.5d 球员信息统计图5.5e展示了CBA不同赛段的统计数据采用了渐变色彩的条形形式呈现。2020-2021赛段的条形最长数值接近20在各赛段中处于领先位置说明该赛段在统计指标上表现突出可能是比赛场次多、总得分高或其他关键数据量较大。2019-2020、2018-2019等赛段数值相对较小处于10-12左右。2024-2025、2023-2024、2022-2023以及2021-2022赛段数值介于两者之间。通过这些数据对比能清晰看出各赛段在相应统计指标上的差异有助于赛事组织者分析不同时期联赛的发展情况比如判断赛事热度变化、竞技水平波动等从而为后续赛事安排、资源调配等决策提供有力的数据支撑。图5.5e 赛段统计图5.5f是CBA球队统计的柱状图。从图中可知不同球队在统计指标上存在明显差异。九台农商银行的柱子最高数值达7在该统计维度上表现最为突出可能是在某方面如胜场数、总得分等大幅领先。山东高速数值为6北京控股为5也处于较高水平说明这两支球队在对应统计内容上表现良好。四川丰谷酒业数值相对较低为3左右反映其在该指标上表现较弱。这些数据能帮助分析各球队在特定赛季或阶段的表现便于评估球队实力也为球迷、媒体和赛事组织者了解联赛格局提供数据参考。图5.5f 球队统计图5.5g为CBA球员名称词云图。词云大小反映球员受关注程度或提及频率。其中“闫鹏飞”“刘毅”“余嘉豪”“范子铭”“张皓嘉”等名字字体较大表明他们在相关数据统计或讨论场景中更为突出可能是因其在比赛中有出色表现如得分、篮板、助攻等关键数据亮眼或是在球队战术体系中扮演重要角色吸引了更多关注。而字体较小的球员可能在该统计周期内表现相对低调或球队战术地位没那么核心。通过词云图能直观感受到哪些球员在特定情境下更受瞩目为分析球员影响力和赛事热点提供了可视化视角。图5.5g 球员名称展示部分实现代码如下所示import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddata是包含球员得分和赛季数据的DataFrameseasons data[‘season’]scores data[‘score’]plt.plot(seasons, scores, marker‘o’)plt.title(‘Player Score Trends over Seasons’)plt.xlabel(‘Season’)plt.ylabel(‘Score’)plt.show()5.5 球员信息模块实现球员信息模块是CBA球员数据可视化分析系统的重要组成部分主要负责展示和管理球员的各类信息。该模块会从数据库中读取球员的基本信息、比赛数据、技术统计等内容并以清晰易懂的方式呈现给用户。用户可以通过该模块查询特定球员的详细信息也能查看所有球员的列表。在实现上前端使用HTML、CSS和JavaScript构建页面后端使用Python结合Flask框架处理请求和数据交互。图5.6 球员信息功能界面关键核心代码如下Flask 路由处理球员信息查询app.route(‘/player/int:player_id’)def get_player_info(player_id):# 从数据库获取球员信息player Player.query.get(player_id)return jsonify({‘name’: player.name,‘age’: player.age,‘team’: player.team})5.6 公告管理模块实现公告管理模块用于发布、编辑和删除系统公告方便管理员向用户传达重要信息。管理员可以通过该模块创建新的公告设置公告的标题、内容、发布时间等同时也能对已发布的公告进行修改和删除操作。该模块前端采用响应式设计确保在不同设备上都能正常显示。后端使用 Python 和 SQLAlchemy 与数据库交互。图5.7 公告管理功能界面核心代码如下Flask 路由处理公告发布app.route(‘/announcement/add’, methods[‘POST’])def add_announcement():data request.get_json()title data.get(‘title’)content data.get(‘content’)new_announcement Announcement(titletitle, contentcontent)db.session.add(new_announcement)db.session.commit()return jsonify({‘message’: ‘公告发布成功’})5. 本章小结本章基于Python实现CBA球员数据可视化分析系统采用分层架构管理代码。核心模块包括数据爬取通过代理IP池、伪装请求头及验证码识别技术绕过反爬虫机制利用BeautifulSoup解析数据并存储至MySQL数据处理模块通过Pandas清洗缺失值、异常值并转换格式结合NumPy/Scipy进行统计分析可视化模块运用Matplotlib/Plotly生成静态及交互式图表增强数据可读性。系统前端采用HTML5/CSS3/JavaScript构建用户界面实现球员查询、数据看板及收藏功能管理员界面支持用户管理与数据维护。通过模块化设计保障系统可扩展性为CBA赛事分析提供完整解决方案后续将开展全面测试验证系统稳定性与功能完整性。专注于大学生日常作业项目和毕设项目,讲解开发,答疑辅导点击下方名片可以联系哦~