本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
Python中的字典与C++中的map容器很相似，都是键值对的形式存储，然而Python中对字典的操作远比C++中对map的操作要方便的多。C++中的map与Python中字典的共同点是键是唯一的。
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
这部分内容来自参考书《Python网络数据采集》第一章的内容 基本流程：通过urlopen()函数获得网页的的全部HTML代码；然后通过BeautifulSoup模块解析HTML代码获得我们想要的内容
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
最近无聊在写python爬虫，分享一个爬去nba今天信息的python脚本，可能没写的美观，有优化的请大神指点！
1. 这篇数据分析案例，我做了个视频版本，对代码做了解读，讲了运行的注意事项和一些有的没的，供需。对于视频制作还不是很有经验，多包涵。（视频里有彩蛋）
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
在Python中内置有字典dict，是以键值对的形式存储，在Java中有map，在Objective-C中也称为dict。
设置请求头信息，包括用户代理（User-Agent）。这个信息告诉服务器我们的请求是从一个浏览器发出的，而不是爬虫，这样可以避免被反爬虫机制阻止。
其实，到前面这一篇文章，简单的Python+Selenium自动化测试框架就已经算实现了。接下来的主要是介绍，unittest管理脚本，如何如何加载执行脚本，再就是采用第三方插件，实现输出html的测试报告。本文来介绍下，在同一个类中，多个测试函数时候，测试固件如何写和进一步实现POM和可能遇到问题解决办法。
导读：NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕，猛龙击败勇士，成为新科冠军球队。近日各队纷纷发布2019-20季前赛赛程，迎接新赛季。
新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪，热血的全球第一篮球联赛的热情高涨，同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中，作为计算机专业出身的数据侠Thomas Deegan，使用Python爬取了NBA的三分球数据，并用数据可视化的方式向大家解析NBA这几十年的“三分球革命”，并在最后为大家分析NBA的“三分球策略”是否真的很有效。
折线图用来展示每年所有参加选秀的运动员的赢球贡献值（Win shares Per 48 minutes）的平均值。横轴为年份，纵轴为赢球贡献值
平常我们看到的二维码都是黑白两种颜色，且形状不太好看。本文会教大家把你的文件链接变成漂亮的二维码，微信扫一扫二维码就可以进入你的文件，以下是Python中的处理步骤。
正则表达式 解释：符合某个模式(规则)的文本 在线测试工具：https://tool.oschina.net/regex 详细的正则表达式规则，可见：http://www.runoob.com/python3/python3-reg-expressions.html ---- re模块 概述：re为正则表达式提供了很多api，对正则表达式的使用提供了便利。 修饰符： 1、re.I：忽略大小写 2、re.M：多行匹配 3、re.S：是.匹配包括换行在内的所有字符 方法：match() 参数：正
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
投注者和博彩者没有太多共同点——人们可以把他们的关系描述为一场竞争、决斗、战争。但在梦中，他们却为同样的幻想而垂涎三尺：一个完美的预测模型，使用它能够精确地预测出未来游戏的结果。通过深入学习，这或许是可能的——或者至少比以前的数据科学技术更容易。
文中部分代码会有“代码补完”字样的注释，是留给读者自己补完并在线评测的，相当于小作业，这里就请大家自行脑补吧。（编者注：每个需要补充的部分都给出了提示信息） 01. elo值 elo值就像现在竞技网游里的天梯系统，队伍在每场比赛后会根据表现有所调整，胜增败减，小胜小增，大胜大增。elo值反映了一支队伍在常规赛中的胜场期望，1800的对应期望是获胜67场以上，就是王朝级强队了。具体的天梯分段分布如下： ELO值 匹配战绩 对应队伍描述 1800 67-15 史诗级别 1700 60-22 总冠军争夺者 1
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 在某些情况下，我们可能想做一些 Demo 或者写一些测试，比如想做个网站展示一些宠物的图片，或者想实现某个 API 请求的实现逻辑，这时候你会怎么做呢？ 自己找点数据然后搭建一套 API 接口吗？ 可以是可以，虽然说并不是特别麻烦，但准备数据、编写逻辑、设置跨域等还是要费一些时间的。 其实，网上有很多很多免费的 API 接口可以直接拿来用的，而且各种类型的数据应有尽有，有了它们，我们就不用费尽心思自己搭建 API 了。 接下来就来给大家介绍一个库，里面收集了各种公开的
这两天看恰好有nba决赛，是球迷的你肯定不会错过的，更何况今年的西部决赛是火箭对战勇士，今年的火箭是很强的，因为没到关键时候总会有人站出来。当然，勇士也是挺强的，毕竟不能小看库里杜兰特等四大巨头。
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！
选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。 笔者心（yi）血（shi）来（ren）潮（xing），在原数据文件基础上略加改动，用R软件在最后增加一列(allstar)，该列中仅有1与0值（1代表该球员入选当赛季NBA全明星正赛，0代表该球员未能入选NBA全明星正赛），从而根据球员当赛季数据预测其能否入选全明星，对于像笔者这种喜欢NBA的童鞋是一件非常有意思的事情。输出新的
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
http://www.espn.com/nba/salaries/_/year/2020
干货 观点 案例 资讯 我们 📷 撸主： Casey 岂安业务风险分析师 主要负责岂安科技RED.Q的数据分析和运营工作。 就在昨天，12月19日，科比再次站在斯台普斯中心球馆中央，见证自己的两件球衣高悬于球馆上空。作为一个正奋战在 Python 之路上的球迷，开始了一次数据分析实战，于是，以分析球赛数据为起点的操作开始了...... 前言 python 作为一个功能强大的编程语言，如今在数据分析、机器学习、人工智能等方面如日中天。如果想做数据分析，那么 python 则为一把利器。 初入职场，除了使
想到了一个方法：获取球员的薪资水平和场均得分，然后按照场均得分除以薪资得到单位薪水场均得分，然后由小到大排序，越靠前说明性价比越差。当然单纯用得分来衡量一个球员的能力肯定是有失偏颇的，纯属娱乐，不必较真。
1、列表实例：由字符串创建一个作业评分列表，做增删改查询统计遍历操作。例如，查询第一个3分的下标，统计1分的同学有多少个，3分的同学有多少个等。
大家好，在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序，很多本文将迎合热点，延续上次的NBA爬虫GUI，探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图，主要有以下几个步骤
前言 我们接着《从零开始学Python【28】--K均值聚类（理论部分）》一文，继续跟大家分享一下如何借助于Python和R语言工具完成K均值聚类的实战。本次实战的数据来源于虎扑体育（https://nba.hupu.com/stats/players），我们借助于NBA球员的命中率和罚球命中率两个来给各位球员做一次“人以群分”的效果。 首先，我们使用pandas中的read_html函数读取虎扑体育网页中的球员数据表，然后再对数据作清洗（主要是数据类型的转换、变量的重命名和观测的删除）： 本次一共获得28
"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"
https://www.kaggle.com/mujinjo/stephen-curry-stats-20092021-in-nba
「乔丹」、「奥尼尔」、「加内特」、「麦迪」、「科比」、「詹姆斯」、「库里」七位登顶第一的球员。
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
一、实验介绍 1.1 内容简介 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也
python爬虫爬取网络的信息，非常好用，我们要学会，拿来下载自己喜欢的图，放到服务器使劲爬，不用自己复制粘贴。
一个Pythoner的自我修养系列是Python中文社区网友的投稿文章，欢迎大家踊跃投稿，文章主要内容为您在工作中、学习中碰到的Python难题、心得、有趣的项目等，您也可以直接扔代码过来由我们后期编辑，文章可署名，可附带自我介绍，可征女友男友、可征婚......文章赞赏所得归作者所有，文章将同步至Python中文社区微信公众号、知乎专栏、简书等各大网络平台 投稿请寄：sinoandywong@gmail.com，大家共同学习，共同进步。本期文章由@黑白授权发布，版权所有，感谢作者分享。 一个j
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 打篮球的友友们应该知道，走步是比赛中最常见的违规之一。 为了更好地监测篮球比赛中球员是否出现走步行为，一位网名叫@Ayush Pai的小哥（我们就叫他AP哥吧）搞出了一个AI裁判。 如你所见，计算机时刻“盯着”打篮球的人，并且立马能判断出这个人是否走步了。 这个AI篮球裁判很快吸引了一批网友前来围观。 有人调侃道，如果NBA用了该AI裁判，他们就完了。（因为NBA裁判有时候不吹走步） 也有人说，这个AI看起来对规范小孩子打篮球很有帮助。 还有
PDF是一种便携式文档格式，由Adobe公司设计。因为不受平台限制，且方便保存和传输，所以PDF非常受欢迎。
11月27日，NBA与字节跳动共同宣布,双方将开启一段长期全球合作伙伴关系，即日起,NBA短视频内容可通过字节跳动旗下的移动平台,呈现给全球用户。
原创2015-03-26罗超 2015年NBA国际系列赛-中国站比赛（简称NBA中国赛）比赛地尘埃落定：深圳和上海。3月25日，NBA中国联合深圳市体育局召开发布会宣布，10月11日快船和黄蜂将在深圳大运中心进行首场比赛，10月14日转战上海。自从2004年NBA入华后，比赛地通常选择北京和上海，2010年破例选择了广州，2015年破例将比赛地点选在了深圳，这或许与它2015年新选择的中国盟友腾讯有关。腾讯以NBA官方数字媒体合作伙伴身份被邀出席，NBA中国高官表示，相信有了腾讯的加入，NBA中国赛会产生更
据bleeping computer 消息，美国国家篮球协会（NBA）公开承认，其在第三方提供商的部分球迷敏感数据已被泄露，提醒广大球迷防范可能发生的网络钓鱼攻击或诈骗。 NBA是一家全球体育和媒体组织，管理着五个职业体育联盟，包括NBA、WNBA、篮球非洲联盟、NBA G联盟和NBA 2K联盟。众所周知，NBA在全球有着极为广泛的影响力，其节目和比赛在215个国家/地区，以50 多种语言进行直播/转播。 正因为如此，NBA拥有数量庞大的粉丝群体。在此次数据泄露事件中，NBA尚未公布泄露的数据量和涉及影
©原创2015-02-06罗超 在全明星周末技巧大赛开始前，NBA联盟主席亚当-萧华在全明星赛场欢迎了远道而来的腾讯伙伴，腾讯总裁刘炽平（Martin Lau）从萧华主席手里接过了一件由其亲笔签名的全
虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球、足球、游戏电竞、运动装备、影视、汽车、数码、情感等一切人和事的见解,热闹、真实、有温度。
数据猿讯 据美国知名杂志《综艺》报道，NBA与科技巨头微软签署了一项持续多年的多方面合作协议，该协议旨在将开发新一代流媒体服务作为提升球迷体验并优化消费者与联盟互动方式的一部分。
Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务，当我们决定存储某种数据时，在创建索引的时候需要将数据结构完整确定下来，于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。当需要改变数据结构时，就需要重新建⽴索引，为此，Elastic团队提供了很多辅助⼯具帮助开发⼈员进⾏重建索引。
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