Como baixar dados da NBA para sua própria análise
Se você é fã de basquete, pode estar interessado em analisar o desempenho de seus times e jogadores favoritos usando dados. Os dados podem ajudá-lo a entender melhor o jogo, descobrir novos insights e até mesmo fazer previsões. Mas onde você pode encontrar dados confiáveis e abrangentes sobre a NBA? E como você pode baixá-lo e processá-lo para sua própria análise?
download nba data
Neste artigo, mostraremos algumas fontes de dados da NBA que você pode acessar online, bem como algumas ferramentas e métodos para baixá-los e processá-los. Também forneceremos alguns exemplos de como usar Python, R e Tableau para analisar e visualizar dados da NBA. Ao final deste artigo, você poderá baixar os dados da NBA para sua própria análise.
Fontes de dados da NBA
Existem muitas fontes de dados da NBA que você pode encontrar online, mas nem todas são igualmente confiáveis, abrangentes ou fáceis de usar. Aqui estão algumas das fontes mais populares e úteis que recomendamos:
Site oficial da NBA e API
O site oficial da NBA ( fornece muitas informações sobre a liga, seus times, jogadores, jogos, estatísticas, classificação, notícias, vídeos e muito mais. Você pode navegar no site manualmente ou usar sua API (Application Programming Interface) para acessar os dados programaticamente.
A API é um conjunto de endpoints de URL que retornam dados JSON (JavaScript Object Notation) em resposta a solicitações HTTP. Você pode usar qualquer linguagem de programação ou ferramenta que possa fazer solicitações HTTP para interagir com a API. Por exemplo, você pode usar Python e a biblioteca request para baixar algumas estatísticas básicas sobre um jogador:
# Importar solicitações de importação de biblioteca # Definir o ponto final da URL para estatísticas do jogador url = " # Faça uma solicitação GET para o ponto final da URL response = requests.get(url) # Verifique se a solicitação foi bem-sucedida (código de status 200) if response.status_code == 200: # Analisar os dados JSON em um dicionário data = response.json() # Extraia o nome do jogador do dicionário name = data["league"]["standard"]["stats"]["latest"]["ppg"] # Extraia os pontos do jogador por jogo do dicionário ppg = data["league"]["standard"]["stats"]["latest"]["ppg"] # Imprima o nome do jogador e os pontos por jogo print(f"name média de ppg pontos por jogo em 2020.") else: # Imprima uma mensagem de erro se a solicitação failed print(f"A solicitação falhou com o código de status {response.status Bibliotecas e pacotes Python
Python é uma das linguagens de programação mais populares e versáteis para análise e visualização de dados. Existem muitas bibliotecas e pacotes que podem ajudá-lo a trabalhar com dados da NBA em Python. Aqui estão alguns dos mais úteis:
pandas: pandas é uma biblioteca poderosa e fácil de usar para manipulação e análise de dados. Ele fornece estruturas de dados rápidas e flexíveis, como DataFrame e Series, bem como ferramentas para ler, escrever, mesclar, remodelar, agregar e plotar dados. Você pode usar pandas para carregar, limpar, transformar e explorar dados da NBA de várias fontes.
entorpecido: numpy é uma biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ele fornece arrays multidimensionais de alto desempenho e funções para operações matemáticas neles. Você pode usar o numpy para realizar cálculos e estatísticas nos dados da NBA, como média, desvio padrão, correlação e regressão.
matplotlib: matplotlib é uma biblioteca abrangente para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python.Ele suporta uma variedade de gráficos, como linha, barra, dispersão, histograma, torta, boxplot e mapa de calor. Você pode usar o matplotlib para visualizar dados da NBA e explorar padrões e tendências.
nascido no mar: seaborn é uma biblioteca para fazer gráficos estatísticos em Python. Ele é construído sobre o matplotlib e se integra bem com os pandas. Ele fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos atraentes e informativos, como gráficos de distribuição, regressão, categóricos, matriciais e de fatores. Você pode usar o seaborn para aprimorar sua visualização de dados da NBA com estética e estilo.
scikit-learn: scikit-learn é uma biblioteca para aprendizado de máquina em Python. Ele fornece uma interface consistente e simples para vários algoritmos, como classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, seleção de recursos e avaliação de modelo. Você pode usar o scikit-learn para aplicar técnicas de aprendizado de máquina aos dados da NBA e fazer previsões ou descobrir insights.
Por exemplo, você pode usar o Python e essas bibliotecas para baixar as estatísticas do jogador da NBA do Basketball Reference, carregá-las em um DataFrame pandas, calcular algumas estatísticas básicas usando numpy, traçar um gráfico de dispersão de pontos por jogo versus assistências por jogo usando matplotlib, adicionar uma linha de regressão usando seaborn e ajustar um modelo de regressão linear usando scikit-learn:
# Import library import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.linear_model import LinearRegression # Baixe as estatísticas do jogador NBA de Basketball Reference url = " df = pd.read_html(url)[0] # Limpe os dados df = df[d f.Player != "Player"] # Remover linhas de cabeçalho df = df.dropna() # Remover valores ausentes df = df.astype("PTS": float, "AST": float) # Converter colunas em numéricos # Calcular algumas estatísticas básicas mean_pts = np.mean(df["PTS"]) # Média de pontos por jogo mean_ast = np.mean(df["AST"]) # Média de assistências por jogo std_pts = np.std(df["PTS"]) # Desvio padrão de pontos por jogo std_ast = np.std(df["AST"]) # Desvio padrão de assistências por jogo corr_pts_ast = np.corrcoef(df["PTS"], df["AST"])[0][1] # Coeficiente de correlação entre pontos por jogo e assistências por jogo # Imprima as estatísticas print(f"Média de pontos por jogo: mean_pts :.2f") print(f"Média de assistências por jogo: mean_ast:.2f") print(f"Desvio padrão de pontos por jogo: std_pts:.2f") print(f"Desvio padrão de assistências por jogo: std_ast:.2f") print(f"Coeficiente de correlação entre pontos por jogo e assistências por jogo: corr_pts_ast:.2f") # Traçar um gráfico de dispersão de pontos por jogo vs assistências por jogo usando matplotlib plt.scatter(df["PTS"], df["AST"], alpha=0.5) plt.xlabel("Points per game") plt.ylabel("Assists per game") plt.title("NBA Player Stats 2020-21") # Adicione uma linha de regressão usando seaborn sns.regplot(x="PTS", y="AST", data=df) # Ajuste um modelo de regressão linear usando scikit-learn X = df[["PTS"]] # Variável independente y = df["AST"] # Variável dependente model = LinearRegression() # Crie um objeto de regressão linear model.fit(X,y) # Ajuste o modelo à inclinação dos dados = model.coef_[0] # Inclinação da linha de regressão intercept = model.intercept_ # Interceptação da linha de regressão # Imprima a equação de regressão print(f"Equação de regressão: y = slope:.2fx +intercept:.2f") # Show # Mostra o gráfico plt.show() Pacotes e funções do R
R é outra linguagem de programação popular e poderosa para análise e visualização de dados. Existem muitos pacotes e funções que podem ajudá-lo a trabalhar com dados NBA em R. Aqui estão alguns dos mais úteis:
dplyr: dplyr é um pacote para manipulação e análise de dados. Ele fornece um conjunto consistente e intuitivo de verbos para executar operações comuns em quadros de dados, como filtrar, selecionar, modificar, resumir, agrupar por e unir. Você pode usar o dplyr para manipular os dados da NBA de maneira rápida e fácil.
mais arrumado: o aimdr é um pacote para organização de dados. Ele fornece funções para transformar dados em um formato organizado, onde cada variável é uma coluna e cada observação é uma linha. Você pode usar onitr para remodelar os dados da NBA em um formato adequado para análise e visualização.
ggplot2: ggplot2 é um pacote para visualização de dados. É baseado na gramática dos gráficos, que é um sistema para descrever e criar gráficos usando camadas de elementos, como dados, estética, geoms, estatísticas, escalas e facetas. Você pode usar o ggplot2 para criar gráficos elegantes e informativos com dados da NBA.
tramado: plotly é um pacote para criar gráficos interativos baseados na web. Ele é construído sobre o ggplot2 e fornece funções para converter ggplots estáticos em objetos gráficos interativos. Você pode usar plotly para adicionar interatividade e animação à visualização de dados da NBA.
acento circunflexo: caret é um pacote para aprendizado de máquina. Ele fornece uma interface consistente e simples para vários algoritmos, como classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, seleção de recursos e avaliação de modelo. Você pode usar o cursor para aplicar técnicas de aprendizado de máquina aos dados da NBA e fazer previsões ou descobrir insights.
Por exemplo, você pode usar R e esses pacotes para baixar as estatísticas da equipe da NBA do NBAstuffer, carregá-las em um quadro de dados, calcular algumas estatísticas básicas usando dplyr, plotar um gráfico de barras de pontos por jogo por equipe usando ggplot2, adicionar interatividade usando plotly e ajustar um modelo de regressão linear usando o cursor:
# Carregar bibliotecas library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) library(plotly) library(caret) # Faça o download das estatísticas da equipe da NBA no URL do NBAstuffer % filter(TEAM != "TEAM") %>% # Remover linhas de cabeçalho select(TEAM, PTS) %>% # Selecionar colunas de interesse mutate(PTS = as.numeric(PTS)) # Converter coluna em numérica # Calcular algumas estatísticas básicas mean_pts <- mean(df$PTS) # Média de pontos por jogo std_pts <- sd(df$PTS) # Desvio padrão de pontos por jogo # Imprime as estatísticas cat(paste("Média de pontos por jogo:", round(mean_pts, 2), "\n ")) cat(paste("Desvio padrão de pontos por jogo:", round(std_pts, 2), "\n")) # Trace um gráfico de barras de pontos por jogo por equipe usando ggplot2 p <- ggplot(df, aes(x = reorder(TEAM, PTS), y = PTS)) + # Reordene times por pontos por jogo geom_col(fill = "steelblue") + # Adicione barras com cores coord_flip() + # Inverta as coordenadas labs(x = "Team", y = "Points per game", title = "NBA Team Stats 2020-21") + # Adicionar rótulos e título theme_minimal() # Adicionar tema mínimo # Adicionar interatividade usando plotly p <- ggplotly(p) # Converter ggplot em plotly object # Ajustar um modelo de regressão linear usando cursor X <- df$PTS # Variável independente y <- df$TEAM # Modelo de variável dependente <- train(X,y, method = "lm") # Cria e ajusta um objeto de regressão linear slope <- model$finalModel$coeficientes[2] # Inclinação da linha de regressão interceptada <- model$finalModel$coeficientes[1] # Intercepta a linha de regressão # Imprime a equação de regressão cat(paste("Equação de regressão: y =", round(slope, 2), "x +", round(intercept, 2), "\n")) # Mostra o gráfico p Software e painel do Tableau
O Tableau é um software para criação de visualização e análise interativa de dados. Ele permite que você se conecte a várias fontes de dados, como arquivos, bancos de dados ou serviços da Web, e crie painéis que podem ser compartilhados online ou offline. Você pode usar o Tableau para criar painéis impressionantes e interativos com dados da NBA.
O Tableau tem uma versão gratuita chamada Tableau Public, que pode ser baixada em Você também pode usar o Tableau Public online sem baixar nada. Você só precisa criar uma conta e fazer upload de seus dados ou conectar-se a uma fonte de dados da web.
Por exemplo, você pode usar o Tableau Public para criar um painel com estatísticas da equipe da NBA no site oficial da NBA. Você pode seguir estas etapas:
Acesse e faça login ou crie uma conta.
Clique em "Criar uma visualização" e depois em "Conector de dados da Web".
Insira a URL do ponto de extremidade da API da NBA para as estatísticas da equipe: e clique em "Enter".
Aguarde o carregamento dos dados e clique em "Atualizar agora".
Arraste e solte os campos do painel esquerdo para a tela no painel direito. Por exemplo, você pode arrastar "teamName" para Colunas, "ppgRank" para Linhas e "ppg" para Cor.
Ajuste as configurações e opções no menu superior e no painel direito. Por exemplo, você pode alterar o tipo de gráfico, o esquema de cores, os filtros, os rótulos etc.
Clique em "Planilha" e depois em "Novo Painel" para criar um novo painel.
Arraste e solte a planilha que você criou na tela do painel. Você também pode adicionar outros elementos, como títulos, texto, imagens, etc.
Clique em "Arquivo" e depois em "Salvar no Tableau Public como..." para salvar seu painel online. Você também pode baixá-lo como uma imagem, um PDF ou uma pasta de trabalho do Tableau.
Aqui está um exemplo de um painel criado com o Tableau Public usando as estatísticas da equipe da NBA:
Conclusão
Neste artigo, mostramos como baixar os dados da NBA para sua própria análise.Apresentamos algumas fontes de dados da NBA que você pode acessar online, como o site oficial da NBA e API, Basketball Reference e NBAstuffer. Também apresentamos algumas ferramentas e métodos para baixar e processar dados NBA, como bibliotecas e pacotes Python, pacotes e funções R e software e painel Tableau. Fornecemos alguns exemplos de como usar essas ferramentas e métodos para analisar e visualizar os dados da NBA.
Esperamos que este artigo tenha inspirado você a tentar baixar e analisar os dados da NBA por conta própria. Você pode usar as fontes, ferramentas e métodos que discutimos ou explorar outras opções que atendam às suas necessidades e preferências. Você também pode aplicar as mesmas técnicas a outros tipos de dados, como esportes, finanças, saúde, educação, etc. As possibilidades são infinitas!
perguntas frequentes
Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre o download de dados da NBA:
P: Como posso baixar dados históricos da NBA?
R: Você pode baixar dados históricos da NBA de várias fontes, como Basketball Reference, que fornece dados de 1946 até o presente, ou NBAstuffer, que fornece dados de 2003 até o presente. Você também pode usar a API oficial da NBA com diferentes parâmetros para acessar dados históricos.
P: Como posso baixar dados da NBA em tempo real?
R: Você pode baixar dados da NBA em tempo real da API oficial da NBA, que fornece atualizações ao vivo sobre jogos, pontuações, estatísticas, classificações etc.
P: Como posso baixar dados de vídeo ou áudio da NBA?
R: Você pode baixar dados de vídeo ou áudio da NBA de sites que hospedam ou transmitem vídeos ou podcasts da NBA, como YouTube, Spotify ou Apple Podcasts. Você pode usar ferramentas ou bibliotecas que podem baixar arquivos de vídeo ou áudio desses sites, como youtube-dl, spotdl ou youtube-dl-py.
P: Como posso baixar dados de mídia social da NBA?
R: Você pode baixar dados de mídia social da NBA de várias plataformas que apresentam conteúdo da NBA, como Twitter, Instagram, Facebook ou Reddit. Você pode usar APIs ou ferramentas ou bibliotecas de web scraping para acessar e baixar os dados dessas plataformas. Por exemplo, você pode usar a API do Twitter, twint ou tweepy para baixar tweets relacionados à NBA.
P: Como posso baixar os dados do NBA Fantasy?
R: Você pode baixar dados de fantasia da NBA de sites que fornecem serviços de basquete de fantasia, como ESPN, Yahoo ou FanDuel. Você pode usar ferramentas ou bibliotecas de extração da Web para extrair os dados desses sites, como solicitações, BeautifulSoup ou scrapy. 0517a86e26
Comments