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최근 NBA에서 다른 의미로 가장 핫한 선수가 있다. 바로 필라델피아 세븐티식서스의 벤 시몬스다. 이번 플레이오프에서 가장 유력한 우승 후보롤 꼽히는 필라델피아가 세미 컨퍼런스에서 탈락을 했는데 가장 큰 원흉으로 지목되고 있는 선수가 바로 벤 시몬스다. 팀에서 가장 많은 연봉을 받는 맥스 연봉의 플레이어가 워낙 소극적인 플레이로 경기를 나서다 보니 팬들의 지탄을 받고 있는 상황이다. 오프 시즌이 시작되지도 않았는데 벌써부터 벤 시몬스 트레이드 얘기가 나오는 것을 보면 벤 시몬스에 대한 여론은 굉장히 심각하다고 볼 수 있다. 그래서 이번 포스팅에서 실제로 벤 시몬스가 워싱턴, 애틀란타와의 12경기에서 어느 정도의 스텟을 기록했는지 간략하게 파이썬으로 시각화해서 확인하고자 한다. 데이터는 역시나 Basket..

2020/2021 정규 시즌 NBA MVP의 영예는 덴베 너기츠의 니콜라 요키치가 안게 되었다. 팀 성적은 이전 시즌보다는 한 단계 하락하기는 했지만 워낙 압도적인 개인 활약을 펼쳤기 때문에 이번 시즌 MVP는 그 누구도 토를 달수 없을 정도로 당연했다. 이번 포스팅에서는 그래서 하나 마나한 분석이기는 하지만 실제로 니콜라 요키치가 MVP를 수상할 정도로 높은 효율을 보여줬는지 스텟을 비교해보도록 하겠다. 비교 대상은 당연히 이번 MVP 투표에 최종 5명으로 뽑힌 니콜라 요키치, 조엘 엠비드, 야니스 아테토쿤보, 스테픈 커리, 크리스 폴이다. 0. 데이터 가져오기 이번 분석에도 역시나 Basketball Reference에서 데이터를 가져오도록 하겠다. 데이터는 위 MVP 후보 1차, 2차 스텟을 가져오..

지난 글에 이어서 계속해서 NBA 선수들 분석하는 글을 작성하도록 하겠다. 이번 포스팅에서는 이번 시즌 All NBA Team에 뽑힌 15명 선수들의 스텟을 시각화해서 비교하겠다. 오늘 데이터도 역시 Basketball Reference에 있는 데이터를 사용하도록 하겠다. 1. 데이터 가져오기 All NBA Team에 뽑힌 15명 선수들의 이번 시즌 1차, 2차 스텟을 가져오도록 하겠다. from basketball_reference_web_scraper import client import pandas as pd df=pd.DataFrame(client.players_season_totals(season_end_year=2021)) df_all_nba=df[df['name'].str.contains('..

지난 글에 이어서 20/21 시즌 NBA 선수 스텟 분석하는 시간을 갖도록 하겠다. 역시나 이번에도 데이터는 모두 Basketball Reference 사이트에서 가져왔다. 2021.06.15 - [Data Analysis/Sports] - 2020년 ~ 2021년 시즌 NBA 선수 분석 with Python & Basketball Reference.com 2020년 ~ 2021년 시즌 NBA 선수 분석 with Python & Basketball Reference.com 이번 포스팅에서는 2020년 ~ 2021년 NBA에서 뛴 선수들에 대해 간략히 파이썬으로 분석하고자 한다. NBA.com에서 데이터를 가져올 수는 있겠지만 해당 사이트에서는 크롤링을 차단하고 있어서 NBA 통 landshire.tist..

이번 포스팅에서는 2020년 ~ 2021년 NBA에서 뛴 선수들에 대해 간략히 파이썬으로 분석하고자 한다. NBA.com에서 데이터를 가져올 수는 있겠지만 해당 사이트에서는 크롤링을 차단하고 있어서 NBA 통계 정보를 제공하고 있는 Basketball Reference 내에 있는 데이터를 사용하도록 하겠다. pip install basketball_reference_web_scraper를 하면 Basketball Reference 사이트에서 NBA 선수들 관련된 데이터를 가져올 수 있다. 1. 20/21 NBA 시즌 선수 리스트 가져오기 20/21 NBA 시즌 총 540명의 NBA 선수가 코트를 밟았다. 아래 테이블과 같이 선수 이름뿐만 아니라 소속 팀, 포지션, 나이 그리고 이번 시즌 스텟까지 확인할 ..

최근에 넷플릭스에서 본 환경 다큐멘터리 "Seaspiracy"를 보고 굉장히 충격을 받았다. 그동안 바다를 파괴시킨 주범은 빨대가 아니라 바로 무차별적인 상업적 어업이라는 사실을 처음 알게 되었기 때문이다. 상업적 어업 과정에서 버려진 그물 등 폐어구가 해양쓰레기의 절반가량을 차지하고, 지구를 12바퀴 정도 감을 수 있는 폐어망이 쓰레기로 바다에 버려져 있고, 이로 인해 상어, 고래, 바다거북이 등이 대규모로 죽고 있어 바다 생태계를 무너트리고 있다고 한다. 너무 공격적인 주장이기는 하지만 해당 다큐멘터리에서는 해양 생태계를 위해 해양생물을 더 이상 먹지 말자고 한다. 그래서 이번 포스팅에서 이러한 주장을 데이터로 한 번 확인해보도록 하겠다. 우리가 그동안 얼마나 해양 생물을 잡아먹었는지 보자. 데이터는..

이번 포스팅에서 다룰 주제는 바로 서울 한강공원 이용객 수 데이터다. 연도별로 무슨 목적으로 얼마나 많은 사람들이 어떤 한강공원에 방문했는지 분석해보도록 하겠다. 데이터는 아래 링크와 같이 서울 열린 데이터 광장에서 가져왔다. https://data.seoul.go.kr/dataList/10798/S/2/datasetView.do 서울시 한강공원 이용객 현황 통계 ○ 통계개요 * 통계명 : 한강공원 이용객 현황 * 통계종류 : 한강공원 이용객 현황을 제공하는 일반·보고 통계 * 통계목적 : 한강공원의 자연경지를 보호하고 이용객들의 휴양 및 data.seoul.go.kr 1. 연도별 한강공원 이용객 수 추이 코로나 여파로 한강공원 이용객 수는 확실히 감소된 점을 확인할 수 있다. 목적별로 볼 경우에는 특이..

지난 30년 간 지구 산림 면적이 얼마나 변해왔는지 데이터로 분석하도록 하겠다. 데이터는 아래 WorldBank라는 곳에서 가져왔다. https://data.worldbank.org/indicator/AG.LND.FRST.K2?end=2018&start=1990&view=map&year=1990 Forest area (sq. km) | Data Learn how the World Bank Group is helping countries with COVID-19 (coronavirus). Find Out data.worldbank.org 1. 세계 총 산림 면적 추이 1990년 ~ 2018년 import pandas as pd import plotly.express as px data=pd.read_csv..