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）
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
“ 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
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
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
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
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。
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"
「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。
https://www.kaggle.com/mujinjo/stephen-curry-stats-20092021-in-nba
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
该篇是之前遗漏的大三上的Python课程设计。刚好今天有空就补发了一篇文章。全部的代码在最后附录中。爬虫类的代码直接全部放到一起了，读者可以自行研究。百度网盘可以私聊我进行获取。
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。
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。
asreml软件功能非常强大，使用简单，遗传评估和基因组选择的利器，5月份有个遗传评估和基因组选择的培训班（见文末），
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
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。
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。
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。
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
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2015-03-26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
©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
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