本文实例讲述了Python实现爬虫爬取NBA数据功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
爬取的网站为：stat-nba.com，这里爬取的是NBA2016-2017赛季常规赛至2017年1月7日的数据
改变url_header和url_tail即可爬取特定的其他数据。
源代码如下：
#coding=utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
import time
import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from p
2022-12-17 14:47:34
58KB
1
运用python爬取并分析NBA的比赛数据，形成可视化结果。
2022-10-29 12:26:38
238KB
1
这个数据是nba15-16赛季的数据，同时有第二年的赛程表，可以利用这份数据进行战绩预测，同时可以与真实数据进行比较
2022-06-08 19:28:35
22KB
1
NBA数据
有没有想过 NBA 球员最受欢迎的名字是什么？
姓名统计
自己安装和运行
克隆此存储库后，您可以：
cd nba.stats
npm install
grunt build
python -m SimpleHTTPServer 8822
导航到http://localhost:8822/nba.html 。
注意- 如果您想对代码进行更改并查看它们的运行情况，不必每次更改代码时都一遍又一遍地进行grunt build ，只需执行grunt watch监听对任何 JavaScript 文件的更改src目录并自动进行构建。
2021-12-22 15:51:37
689KB
1
NBA data analysis and visualization. The data are based on Kobe Bryant's career, including regular season and playoffs season.
2021-12-04 14:05:48
366KB
1
NBA数据分析
签出已。
概要
传球：根据球员传球数据创建图表，随机游走以模拟前端完成的控球
职位：根据赛季统计数据使用KNearestNeighbors分类器将NBA球员分类为职位
风格：根据比赛类型的频率确定NBA球队和球员的风格
等级：使用高级统计数据的k-means聚类算法将NBA球员分为多个等级
数据
所有数据均摘自
入门
可以使用存储库目录中的pip install -r requirements.txt安装所有所需的库。
使用python setup.py install软件包。
除非您具有必需的数据库URI，否则将软件包config.py文件更改为具有data_source
2021-11-19 17:06:22
326KB
1
主要介绍了Python实现爬虫爬取NBA数据功能,涉及Python针对URL模块、字符串、列表遍历、Excel写入等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2021-07-29 20:30:38
49KB
1
通过抓取2018-2019赛季的NBA球员、比赛数据，利用sklearn进行预测2019-2020赛季的比赛结果，个人测试，准确率还是可以。
2021-04-21 16:20:50
3KB
1
R语言数据挖掘(NBA数据实战)，以NBA篮球数据为示例，教你如何实现对篮球数据的数据挖掘和分析。初学者慎入。
2020-01-03 11:24:02
76.97MB
1