NBA 史上實力最弱的球隊是哪個?用 Python + SQL 我們找到了答案

雷鋒網按：此前我們專門發布了一篇文章分析NBA史上實力最強的球隊，詳見《用 Python 分析過去四年的比賽數據，實力最強的 NBA 球隊原來是它》，這次我們來看看最弱的是哪個。原文作者 Kaiser，景略集智總經理，原載於集智網專欄，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)已獲授權。

文中部分代碼會有「代碼補完」字樣的注釋，是留給讀者自己補完並在線評測的，相當於小作業，這裡就請大家自行腦補吧。（編者註：每個需要補充的部分都給出了提示信息）

  01. elo值

elo值就像現在競技網遊裡的天梯系統，隊伍在每場比賽後會根據表現有所調整，勝增敗減，小勝小增，大勝大增。elo值反映了一支隊伍在常規賽中的勝場期望，1800的對應期望是獲勝67場以上，就是王朝級強隊了。具體的天梯分段分布如下：

ELO值 匹配戰績 對應隊伍描述
1800 67-15 史詩級別
1700 60-22 總冠軍爭奪者
1600 51-31 季後賽水平
1500 41-41 平均水平
1400 31-51 樂透水平
1300 22-60 無言以對
1200 15-67 糟糕透頂

歷史上最高紀錄是96年總決賽階段的公牛，曾一度突破了1850分。

知名數據分析網站538（fivethirtyeight.com）提供了NBA歷史賽程的 elo 值記錄（至2015賽季），有六萬餘條數據。這個數據量不能算很大，但是在本地用Excel直接打開操作，估計體驗還是挺痛苦的，這裡就介紹一下如何用 Python+SQL 來處理，或許會對廣大勞形於 Excel 之間的朋友們有所幫助。

  02. 元組

元組(tuple)是另一種Python中常用的數據類型，他跟列表非常相似，都可以包含若干元素，並且元素的調用都是通過方括號[]+索引的形式。

sample_list = [0,1,2,3]
sample_tuple = (0,1,2,3)

# 列表的第1個元素
sample_list[0]

# 元組的第2個元素
sample_tuple[1]

主要區別在於：

● 元組用括號()定義，列表用方括號[]定義

● 元組不可更改

● 即使只有一個元素，也需要有逗號，如(item1, )。如果缺了這個逗號，得到的仍是元素本身，而不是元組。

元組只能在定義時賦值，如果強行更改會得到解釋器的錯誤提示。

TypeError:
'tuple' object does not support item assignment

有的函數返回值並非一個數值或字符，而是具有多重輸出，這時就以元組格式存在。比如下例返回的是兩個輸入參數的和與乘積，可以點擊運行查看，兩個輸出在()中。

def sum_times(x, y):
   return (x + y), (x * y)sum_times(2,3)

  03. 資料庫

在之前的幾篇教程中，我們已經接觸過了一些數據集，既有在程序中生成的，也有存儲在文本文件中的。對於體積較大的數據集，一般都存在文件中，程序運行時再讀入內存。

但是文件存儲數據（.txt或.csv）還面臨很大的問題，一是當數據量比計算機內存還要大的時候，會帶來沉重的計算負擔甚至無法運行；二是數據有可能高頻變化，比如電商在雙11高峰期每秒就有幾萬次交易，普通的文件格式顯然無法處理。

於是資料庫(database)應運而生。資料庫首先是結構化(structured)存儲數據的方式，為了更加靈活的處理數據，程序不再一次性將所有數據讀入內存，而是根據具體需要進行查詢（query），獲得相應的數據集。完成這些工作的程序語言叫作SQL(Structured Query Language)，在計算機方面稍有常識的朋友想必都對這個縮寫不會陌生。

著名的關係型資料庫管理系統有MySQL, Oracle等。

  04. SQLite

SQL是專為查詢、操作資料庫所用的語言，所以不像Python, JavaScript等語言那樣功能豐富，擴展多樣。

一個資料庫由若干個表(table)組成，就像每個Excel文件裡有多個Sheets。每個表又包含行(row)與列(column)，這就比較好理解了。一行代表一個樣本，而多列定義了各個維度上的屬性。

SQLite是一種輕型的資料庫管理系統，佔用資源極低且處理速度快，目前更新到了3版本。Python有專門處理SQLite語句的庫sqlite3。

import sqlite3

以下我們將以一份NBA的歷史賽程數據為例，來了解SQL的基本法則與應用方法。（數據來源：FiveThirtyEight）

  05. 查詢

與資料庫進行通信的最基本形式是查詢（query），即返回符合條件的數據子集，其基本關鍵字是SELECT，SELECT後面跟所選列的表頭。前面提到過一個資料庫裡可能存在多個表，所以查詢語句必須指定來源表，關鍵字是FROM。

SELECT column1, column2, ... FROM table;

注意SQL是要求句末有分號（;）的，這與Python的習慣大為不同，可能會喚起一度為C++支配的恐懼。

NBA資料庫裡只含一張表，名為sheet，假設我們想要查詢sheet表中的team_id列，那麼對應的SQL是：

SELECT team_id FROM nba_history;

如果資料庫非常龐大，那麼即使哪怕僅僅查詢某些列，也是不小的計算量，這裡可以引入新的關鍵字LIMIT，之後接想要查詢的行數。比如只想要前 5 行的 team_id 列，那麼SQL為：

SELECT team_id FROM nba_history LIMIT 5;

下例將通過Python調用SQLite，查詢elo_n和win_equiv兩列的前5行：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('/mnt/vol0/Py_Intro/05_tuple_database/nbaallelo.db')

cur = conn.cursor()

# 代碼補完

query = 

#代碼補完

cur.execute(query)

elos = cur.fetchall()

conn.close()

print(elos)

補完提示：回顧示例，替換關鍵字之間的名稱，並以字符類型賦值予變量 query

可見，查詢語句返回的是以元組(tuple)為元素的列表(list)。上例的輸出即是5個(elo_n, win_equiv)組成的列表，應為：

[(1293.2767, 40.29483),

 (1306.7233, 41.70517), 

(1309.6521, 42.012257), 

(1297.0712, 40.692783), 

(1279.6189, 38.864048)]

  06. SQLite with Python

在04節最後的例子中，除了SQL語句，還有很多Python命令，這些是Python調用SQLite的語句。

連接對象

首先是建立與資料庫的聯繫，sqlite3.connect()將返回Connection實例對象，然後存為conn變量，此時的conn對應的是整個資料庫。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("/mnt/vol0/Py_Intro/05_tuple_database/nbaallelo.db")

遊標對象

Connection對象的.cursor()可以創建遊標對象(cursor object)。遊標對象可以對資料庫執行SQL語句並進行更靈活的數據操作。

王莽的遊標

query是純SQL語句，通過cur.execute()實際執行，此時資料庫查詢的結果仍在cur對象中。最後調用cur.fetchall()將查詢結果全部返回，並存至變量elos，就是最終得到的元組列表。

如果只想返回一條查詢結果，可以使用cur.fetchone()。

關於Python與SQLite3的聯合應用，以後還會深入講解，本篇仍將重點回歸到SQL語句上。

  07. Where

僅僅從資料庫的某個表中查詢某一列的前若干行，這樣的操作局限性太大，很難滿足應用需求。實際上我們感興趣的數據子集並非總是按照順序排列，而是符合某種限制條件。

為了進一步縮減精確查詢範圍，可以使用關鍵字WHERE。比如我們想要查詢NBA歷史上，賽後elo值elo_n高於1850的強隊ID，其SQL語句是：

SELECT team_id, elo_n FROM sheet WHERE elo_n > 1850

查詢結果表明，歷史上唯一一支elo值曾經突破1850的隊伍是1996年總決賽時期的芝加哥公牛。

下面請查詢elo_n低於1100的弱隊ID，及其對應比賽日期。sqlite3庫以及連接對象、遊標對象已經預定義，可以從定義SQL查詢語句query開始。

# 代碼補完

query =

# 代碼補完

cur.execute(query)

elo_1100 = cur.fetchall()

conn.close()

print(elo_1100)

補完提示：請以"fran_id", "date_game", "elo_n"的順序進行查詢。

查詢篩選結果顯示，歷史上一度衰到1100以下的弱旅，也只有1968年一支名為"Squires"的隊伍。

他們這麼弱，我認為與名字起的不好是分不開的。"Squire"在英文中是「侍從」的意思，在《爐石傳說》中，就有很多僕從名為"Squire"，比如11聖盾小兵：

雷鋒網(公眾號：雷鋒網)相關閱讀：

用 Python 分析過去四年的比賽數據，實力最強的 NBA 球隊原來是它

禪與奶罩識別藝術（上）

---

「TensorFlow & 神經網絡算法高級應用班」開課了！

最受歡迎的谷歌TensorFlow 框架，ThoughtWorks大牛教你玩轉深度學習！

課程連結：http://www.mooc.ai/course/82

加入AI慕課學院人工智慧學習交流QQ群：624413030，與AI同行一起交流成長

雷鋒網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。