【数据说第四期】篮球比赛中的投篮选择

篮球比赛中的投篮选择

参加过篮球比赛的同学，在球场上是否有这样的经历？
当上一次投篮未命中时，你会倾向于比上一次更近的距离出手投篮，当上一次投篮稳稳命中时，你会想尝试下比上一次更更远距离的出手。于是，抓取了一些NBA球员的数据，来看看他们在这些情况下，做出怎样的投篮选择？

1，数据准备

本次的数据来自于 https://www.basketball-reference.com/，这里有很多有意思的数据，这次主要抓取的是shooting，这里记录球员的所有投篮数据，包括出手位置、出手距离、投篮结果、分值（2/3）等。但是现在网站已有反爬，数据不好抓取。

主要抓取现役常规赛总得分的前十名球员数据。詹姆斯、安东尼、杜兰特、哈登、维斯布鲁克、保罗、库里、阿尔德里奇、德罗赞、霍华德。20w+行数据。

对数据进行处理后，得到数据集

字段说明

2，数据分析

# 分离数据集
after_made = df[df.pre_shoot_result == 'Made']   # 上一次命中
after_miss = df[df.pre_shoot_result =='Missed']  # 上一次未命中
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after_made.dist_diff.describe()
"""
count    90703.000000
mean         2.764738
std         12.134524
min        -36.000000
25%         -3.000000
50%          1.000000
75%         11.000000
max         39.000000
Name: dist_diff, dtype: float64
"""
after_miss.dist_diff.describe()
"""
count    97785.000000
mean        -2.521726
std         12.563584
min        -39.000000
25%        -12.000000
50%         -1.000000
75%          5.000000
max         39.000000
Name: dist_diff, dtype: float64
"""
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从整体均值看，命中后，会选择更远的距离出手，反之，会选择更近的距离出手。

print('投失后，下次投篮距离变近比例：{:.2%}'.format(len(after_miss[after_miss.dist_diff < 0])/len(after_miss)))
print('投失后，下次投篮距离变远比例：{:.2%}'.format(len(after_miss[after_miss.dist_diff >= 0])/len(after_miss)))
print('命中后，下次投篮距离变近比例：{:.2%}'.format(len(after_made[after_made.dist_diff < 0])/len(after_made)))
print('命中后，下次投篮距离变远比例：{:.2%}'.format(len(after_made[after_made.dist_diff >= 0])/len(after_made)))
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投失后，下次投篮距离变近比例：55.03%
投失后，下次投篮距离变远比例：44.97%
命中后，下次投篮距离变近比例：34.65%
命中后，下次投篮距离变远比例：65.35%
从细分的结果来看，也是得出相同结论：命中后，会选择更远的距离出手，反之，会选择更近的距离出手

在从距离差值直方图来看，在差值< 0的部分，未命中的累计曲线比命中的累计曲线要陡峭的多，也说明了相同结论。

然而，还可以提出一个新问题，球员投篮命中率会不会受到他们之前是否命中的影响？

print('投失后，本次投篮命中率：{:.2%}'.format(len(after_miss[after_miss.shoot_result =='Made'])/len(after_miss)))
print('命中后，本次投篮命中率：{:.2%}'.format(len(after_made[after_made.shoot_result =='Made'])/len(after_made)))
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投失后，本次投篮命中率：48.46%
命中后，本次投篮命中率：47.28%

从计算结果，可以得出：球员投篮命中的几率不会受到他们之前是否命中的影响，每次投篮都是独立事件，跳起来投篮就像扔硬币，所谓“火热手感”也并不存在。

基于这些数据，你还有什么其他分析想法吗？欢迎评论交流！！！