NBA球员薪资分析——基于随机森林算法（一）
本文作者：宋 骁
文字编辑：钱梦璇
本文是一个使用机器学习方法预测球员薪资的尝试。由于球员伤病等原因，一些球员的薪资变动非常大，因此我们选用2016-2017赛季的技术统计去预测下一个赛季球员的薪资，这样能够保证球员的竞技状态改变较少。 本文使用的两个数据均来自数据科学平台Kaggle，公开数据源在此： https://www.kaggle.com/koki25ando/salary https://www.kaggle.com/drgilermo/nba-players-stats 其中，变量字段说明如下：
目录
1 数据清理
1.1 变量相关系数
2 变量转换
3 建模
3.1 交叉验证
3.2 变量重要性统计
数据清洗
import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssalarydf = pd.read_csv("./data/NBA_season1718_salary.csv")seasons = pd.read_csv("./data/Seasons_Stats.csv")salarydf[salarydf['Player'] == 'Troy Williams']一个赛季辗转两只球队的Troy Williams出现了单独的TOT行：
seasons[(seasons['Player'] == 'Troy Williams') & (seasons['Year'] == 2017)]因此，如果一个球员辗转多支球队则取他薪资的平均数。这里使用groupby函数计算每一名球员2017-2018赛季的薪资平均数。
salary_mean = salarydf.groupby(salarydf['Player']).mean() # 以球员为分组进行平均salary_mean = pd.DataFrame(salary_mean)salary_mean['Player'] = salary_mean.index # 新建球员姓名列salary_mean.reset_index(drop=True,inplace =True) # 去除 indexsalary_mean = salary_mean[['Player','season17_18']] # 选择两列salary_mean.rename(columns = {'season17_18':'salary17_18'},inplace = True) # 重命名salary_mean['salary17_18'] = salary_mean['salary17_18'] / 1000000 # 将薪资单位化为百万salary_mean.head()对于技术统计数据，采取相同的措施。这里我们将TOT行单独拿出来并删除在单个队伍中的数据统计(TOT记录了汇总值)，因为没有TOT行的不属于单赛季辗转过多支球队的球员。
在建模之前我们将会删除模型中不需要的特征，比如说球员姓名等等。同时将汇总数据除以出场次数计算得到场均数据。
seasons = seasons[seasons['Year'] == 2017] # 只保留16-17赛季的技术统计seasons_tot = seasons[seasons['Tm'] == 'TOT'] # 得到辗转多队的数据行seasons.drop_duplicates(['Player'], keep= False ,inplace=True) # 删除单个队的数据行together = pd.concat([seasons, seasons_tot])together = together[['Player','Pos','Age','G','PER', 'MP','PTS','AST','TRB','TOV','BLK','STL']]
c = ['MPG','PPG','APG','RPG','TOPG','BPG','SPG']w = ['MP','PTS','AST','TRB','TOV','BLK','STL']
for i,s in zip(c,w): # 把所有汇总数据除以出场次数得到场均值 together[i] = together[s] / together['G']
together.drop(w,axis=1,inplace = True)together.drop(['G'],axis=1,inplace = True)together.loc[together['Pos'] == 'PF-C','Pos'] = 'PF' # 重编码stats_salary = pd.merge(together, salary_mean) # 数据合并stats_salary.head()OK！上面就是我们得到的将球员的数据统计和薪资合并以后的数据了。Player对应的是球员姓名，salary17_18对应的是球员2017-2018赛季的薪资(单位：百万美元)。我们后面所要做的是用数据统计特征预测salary17_18这一列。我们可以先画图探查一下各变量之间的线性相关关系。
变量相关系数
%matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' #Jupyter Notebook魔术命令，设置图片输出格式为svg
import seaborn as snssns.set_style('white')plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 图片中文输出plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseheat_salary = stats_salary[['salary17_18','Pos','MPG','PPG','APG', 'RPG','TOPG','BPG','SPG','Age','PER']]dfData = heat_salary.corr() #相关矩阵sns.heatmap(dfData).set( xlabel='变量', ylabel='变量')相关性系数在0-1之间浮动变化。图中格子的颜色越浅，说明变量的相关性越强。我们可以看出和薪资变量相关性较大的是场均得分、出场时间和效率值等变量，而较为不重要的因素是年龄和场均封盖。这可能是因为年龄较大的球员可能直接选择退役或被球队裁掉，而不是继续待在球队中拿底薪。值得注意的是，场均失误数和场均得分、场均助攻相关性较强，这说明参与进攻越多的球员同时也会导致更多的失误。
以上我们将NBA球员的技术统计和薪资数据做了一些清理和分析，明天我们将使用随机森林算法对薪资进行预测。敬请期待~
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