[译]剖析勇士如何成为新赛季夺冠热门：基于Spark GraphFrames的金州勇士传球网络分析

头像
HarryZhu
    阅读 7 分钟
    1

    rank

    databricks 最近发布了 GraphFrames，这是一个用 DataFrames 封装图处理过程的Spark插件。

    我评估了网络分析并且利用丰富的NBA.com的数据对金州勇士的传球网络进行可视化。

    head

    金州勇士的传球网络

    传接球

    联盟 MVP Stephen Curry 接到了大多数的传球，而团队中的 MVP Draymond Green则发动了最多的传球。

    我们已经看到大多数的进攻是由 Curry 和 Green 的相互传球开始的。

    图片来自 GIPHY

    入度 inDegree

    id inDegree
    CurryStephen 3993
    GreenDraymond 3123
    ThompsonKlay 2276
    LivingstonShaun 1925
    IguodalaAndre 1814
    BarnesHarrison 1241
    BogutAndrew 1062
    BarbosaLeandro 946
    SpeightsMarreese 826
    ClarkIan 692
    RushBrandon 685
    EzeliFestus 559
    McAdooJames Michael 182
    VarejaoAnderson 67
    LooneyKevon 22

    出度 outDegree

    id outDegree
    GreenDraymond 3841
    CurryStephen 3300
    IguodalaAndre 1896
    LivingstonShaun 1878
    BogutAndrew 1660
    ThompsonKlay 1460
    BarnesHarrison 1300
    SpeightsMarreese 795
    RushBrandon 772
    EzeliFestus 765
    BarbosaLeandro 758
    ClarkIan 597
    McAdooJames Michael 261
    VarejaoAnderson 94
    LooneyKevon 36

    标签传递算法 (Label Propagation Algorithm)

    标签传递是一种在图网络中寻找队伍的算法。
    这种算法在没有已有标签的情况下，依然可以很好地将球员分为前锋和后卫。

    名字 标签
    Thompson, Klay 3
    Barbosa, Leandro 3
    Curry, Stephen 3
    Clark, Ian 3
    Livingston, Shaun 3
    Rush, Brandon 7
    Green, Draymond 7
    Speights, Marreese 7
    Bogut, Andrew 7
    McAdoo, James Michael 7
    Iguodala, Andre 7
    Varejao, Anderson 7
    Ezeli, Festus 7
    Looney, Kevon 7
    Barnes, Harrison 7

    网页排名算法 (Pagerank Algorithm)

    在一个网络中 PageRank 可以检测节点的重要程度。
    毫无疑问，Stephen Curry、 Draymond Green 和 Klay Thompson 是Top3.
    这个算法可以发现 Shaun Livingston 和 Andre Iguodala 在金州勇士的传球中扮演着关键角色。

    name pagerank
    Curry, Stephen 2.17
    Green, Draymond 1.99
    Thompson, Klay 1.34
    Livingston, Shaun 1.29
    Iguodala, Andre 1.21
    Barnes, Harrison 0.86
    Bogut, Andrew 0.77
    Barbosa, Leandro 0.72
    Speights, Marreese 0.66
    Clark, Ian 0.59
    Rush, Brandon 0.57
    Ezeli, Festus 0.48
    McAdoo, James Michael 0.27
    Varejao, Anderson 0.19
    Looney, Kevon 0.16

    示例

    library(networkD3)

setwd('/Users/yuki/Documents/code_for_blog/gsw_passing_network')
passes <- read.csv("passes.csv")
groups <- read.csv("groups.csv")
size <- read.csv("size.csv")

passes$source <- as.numeric(as.factor(passes$PLAYER))-1
passes$target <- as.numeric(as.factor(passes$PASS_TO))-1
passes$PASS <- passes$PASS/50

groups$nodeid <- groups$name
groups$name <- as.numeric(as.factor(groups$name))-1
groups$group <- as.numeric(as.factor(groups$label))-1
nodes <- merge(groups,size[-1],by="id")
nodes$pagerank <- nodes$pagerank^2*100


forceNetwork(Links = passes,
             Nodes = nodes,
             Source = "source",
             fontFamily = "Arial",
             colourScale = JS("d3.scale.category10()"),
             Target = "target",
             Value = "PASS",
             NodeID = "nodeid",
             Nodesize = "pagerank",
             linkDistance = 350,
             Group = "group", 
             opacity = 0.8,
             fontSize = 16,
             zoom = TRUE,
             opacityNoHover = TRUE)

    example

    • 节点大小: pagerank值

    • 节点颜色: 队伍

    • 连线宽度: 传球次数（接球和发球）

    工作流

    调用API

    我使用 playerdashptpass 的端点并且将同队所有球员数据保存到本地的 JSON 文件中。
    数据来自 2015-16赛季的传球记录。

    # 金州勇士球员 IDs
playerids = [201575,201578,2738,202691,101106,2760,2571,203949,203546,
203110,201939,203105,2733,1626172,203084]

# 调用 API 并且存储结果为 JSON
for playerid in playerids:
    os.system('curl "http://stats.nba.com/stats/playerdashptpass?'
        'DateFrom=&'
        'DateTo=&'
        'GameSegment=&'
        'LastNGames=0&'
        'LeagueID=00&'
        'Location=&'
        'Month=0&'
        'OpponentTeamID=0&'
        'Outcome=&'
        'PerMode=Totals&'
        'Period=0&'
        'PlayerID={playerid}&'
        'Season=2015-16&'
        'SeasonSegment=&'
        'SeasonType=Regular+Season&'
        'TeamID=0&'
        'VsConference=&'
        'VsDivision=" > {playerid}.json'.format(playerid=playerid))

    JSON -> Panda’s DataFrame

    接着，我结合每个JSON文件到一个 DataFrame 中。

    raw = pd.DataFrame()
for playerid in playerids:
    with open("{playerid}.json".format(playerid=playerid)) as json_file:
        parsed = json.load(json_file)['resultSets'][0]
        raw = raw.append(
            pd.DataFrame(parsed['rowSet'], columns=parsed['headers']))

raw = raw.rename(columns={'PLAYER_NAME_LAST_FIRST': 'PLAYER'})

raw['id'] = raw['PLAYER'].str.replace(', ', '')

    准备节点和边

    你需要为 Spark 中的 GraphFrames 准备一个像点+边的特殊的数据格式。顶点表示了图中的节点和运动员ID，边表示节点之间的关系。你可以添加一些附加特征比如权重，但是你没法找出在稍后的分析中可以更好表现的特征。一个可行的办法是尝试穷举所有的可能方案。(也欢迎大家留言讨论)

    # 生成初始节点
pandas_vertices = raw[['PLAYER', 'id']].drop_duplicates()
pandas_vertices.columns = ['name', 'id']

# 生成初始边
pandas_edges = pd.DataFrame()
for passer in raw['id'].drop_duplicates():
    for receiver in raw[(raw['PASS_TO'].isin(raw['PLAYER'])) &
     (raw['id'] == passer)]['PASS_TO'].drop_duplicates():
        pandas_edges = pandas_edges.append(pd.DataFrame(
            {'passer': passer, 'receiver': receiver
            .replace(  ', ', '')}, 
            index=range(int(raw[(raw['id'] == passer) &
             (raw['PASS_TO'] == receiver)]['PASS'].values))))

pandas_edges.columns = ['src', 'dst']

    图分析

    vertices = sqlContext.createDataFrame(pandas_vertices)
edges = sqlContext.createDataFrame(pandas_edges)

# Analysis part
g = GraphFrame(vertices, edges)
print("vertices")
g.vertices.show()
print("edges")
g.edges.show()
print("inDegrees")
g.inDegrees.sort('inDegree', ascending=False).show()
print("outDegrees")
g.outDegrees.sort('outDegree', ascending=False).show()
print("degrees")
g.degrees.sort('degree', ascending=False).show()
print("labelPropagation")
g.labelPropagation(maxIter=5).show()
print("pageRank")
g.pageRank(resetProbability=0.15, tol=0.01).vertices.sort(
    'pagerank', ascending=False).show()

    网络可视化

    当你运行 GitHub 仓库中的代码 gsw_passing_network.py，你需要检查在工作目录下有 passes.csv、groups.csv、size.csv 这三个文件。我用R中的networkD3包来实现酷炫的可交互的 D3 制图。

    library(networkD3)

setwd('/Users/yuki/Documents/code_for_blog/gsw_passing_network')
passes <- read.csv("passes.csv")
groups <- read.csv("groups.csv")
size <- read.csv("size.csv")

passes$source <- as.numeric(as.factor(passes$PLAYER))-1
passes$target <- as.numeric(as.factor(passes$PASS_TO))-1
passes$PASS <- passes$PASS/50

groups$nodeid <- groups$name
groups$name <- as.numeric(as.factor(groups$name))-1
groups$group <- as.numeric(as.factor(groups$label))-1
nodes <- merge(groups,size[-1],by="id")
nodes$pagerank <- nodes$pagerank^2*100


forceNetwork(Links = passes,
             Nodes = nodes,
             Source = "source",
             fontFamily = "Arial",
             colourScale = JS("d3.scale.category10()"),
             Target = "target",
             Value = "PASS",
             NodeID = "nodeid",
             Nodesize = "pagerank",
             linkDistance = 350,
             Group = "group", 
             opacity = 0.8,
             fontSize = 16,
             zoom = TRUE,
             opacityNoHover = TRUE)

    参考资料

    本文已获得原作者：YUKI KATOH 授权HarryZhu翻译
    英文原文地址：http://opiateforthemass.es/ar...

    作为分享主义者(sharism)，本人所有互联网发布的图文均遵从CC版权，转载请保留作者信息并注明作者 Harry Zhu 的 FinanceR专栏:https://segmentfault.com/blog...，如果涉及源代码请注明GitHub地址：https://github.com/harryprince。微信号: harryzhustudio
    商业使用请联系作者。

    sparkr
    HarryZhu
    2.2k 声望2.2k 粉丝
    « 上一篇
    [原]海纳百川 有容乃大：SparkR与Docker的机器学习实战
    下一篇 »
    [原]深入对比数据科学工具箱：Python和R之争[2016版]

    引用和评论

    推荐阅读
    头像
    [译] 层次时间序列预测法

    HarryZhu阅读 5.5k

    头像
    ChatGPT 绘图的工作原理

    注销阅读 1.1k

    头像
    快手自研Spark向量化引擎正式发布，性能提升200%

    快手技术阅读 311

    头像
    【赵渝强老师】大数据主从架构的单点故障

    赵渝强老师阅读 301

    头像
    【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件

    赵渝强老师阅读 236

    头像
    阿里云 EMR Serverless Spark 版正式开启商业化

    阿里云大数据AI阅读 233

    头像
    Spark 写入 Elasticsearch 报错地址被占用（qbit）

    qbit阅读 169

    0 条评论
    得票最新