本文将详细介绍一段用于分析NBA球员和球队数据的Python代码，该代码使用了Pandas、Seaborn和Matplotlib库。代码主要包括数据读取、数据处理、以及绘制和保存热力图三个部分。以下是代码的详细解析。
一、导入所需库并设置全局字体
首先，我们导入了Pandas、Seaborn和Matplotlib库，并设置了全局字体为微软雅黑，以便能够正确显示中文字符。（图1）
图1
二、绘制示例图形
为了确保字体设置正确，我们绘制了一个简单的折线图，并为其添加了中文标题和标签。（图2）
图2
三、读取数据
接下来，我们读取球员数据和球队数据。数据存储在Excel文件中，路径需要替换为实际文件路径。（图3）
图3
四、合并数据
将球员数据和球队数据按球队名称进行合并，以便后续分析。（图4）
图4
五、数据处理
在合并后的数据中，将“胜率”列的百分比转换为小数，以便进行相关性分析。（图5）
图5
六、绘制和保存热力图
遍历每个球队，计算其各项指标之间的相关性，并绘制热力图。热力图会保存为PNG格式的图片。（图6）
图6
六 总结
这段代码通过读取Excel文件中的NBA数据，合并球员和球队信息，计算各项数据之间的相关性，并生成并保存每个球队的热力图。整个过程展示了如何使用Pandas进行数据处理，使用Seaborn绘制热力图，以及使用Matplotlib保存图像的基本方法。
