Repolode
ramirobentes

ramirobentes/nbadatar

Пакет R для загрузки данных NBA о розыгрышах, владениях и составах за 30 сезонов из файлов Parquet.

Звёзды
10
Форки
0
Открытые issues
0
Последний коммит
в прошлом месяце

Что это?

nbadatar — пакет R для загрузки данных NBA о розыгрышах, владениях и составах. Он охватывает 30 сезонов — с 1996-97 по 2025-26 — включая регулярный сезон и плей-офф; данные текущего сезона обновляются ежедневно.

Пакет предоставляет функции load_pbp(), load_possessions() и load_lineup_stats(). Каждая принимает один или несколько сезонов и аргумент season_type для данных плей-офф. Исходные файлы в формате Parquet размещены на GitHub. Загруженные данные кэшируются до конца текущего сеанса R, а clear_cache() позволяет принудительно загрузить их заново, если файлы текущего сезона изменились.

Поскольку со временем источники данных NBA менялись, некоторые столбцы доступны только для части этого периода; в соответствующих файлах для них указаны NA.

Ключевые возможности

  • 01Загружает таблицы с данными о розыгрышах, владениях и составах с помощью отдельных функций.
  • 02Охватывает 30 сезонов, включая регулярные сезоны и плей-офф.
  • 03Позволяет загрузить данные сразу за несколько сезонов.
  • 04Кэширует загрузки в рамках сеанса R и предоставляет clear_cache() для обновления данных.
  • 05Файлы текущего сезона обновляются ежедневно.

Сценарии использования

  • Анализировать события розыгрышей NBA в R на исторических данных.
  • Изучать эффективность составов и метрики на уровне владений за разные сезоны.
  • Создавать модели или отчёты по плей-офф на основе данных начиная с 2023 года.
  • Отслеживать текущий сезон NBA по данным, обновляемым ежедневно.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет с GitHub с помощью pak

    pak::pak("ramirobentes/nbadatar")
  2. 2

    Загрузите в R данные по каждому игровому эпизоду за один сезон

    pbp <- load_pbp(2025)

Что важно знать

  • Данные размещены в файлах Parquet на GitHub, поэтому их загрузка зависит от этого внешнего репозитория.
  • Некоторые столбцы доступны только для части периода с 1996-97 по 2025-26, а в остальное время содержат NA.

В подборках

Темы

#nba#basketball#sports-data#parquet#data-analysis

Частые вопросы

Что такое nbadatar?
Пакет R для загрузки данных NBA о розыгрышах, владениях и составах за 30 сезонов из файлов Parquet. nbadatar — пакет R для загрузки данных NBA о розыгрышах, владениях и составах. Он охватывает 30 сезонов — с 1996-97 по 2025-26 — включая регулярный сезон и плей-офф; данные текущего сезона обновляются ежедневно.
nbadatar можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
nbadatar распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
nbadatar всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в nbadatar — 1 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать nbadatar?
Анализировать события розыгрышей NBA в R на исторических данных. Изучать эффективность составов и метрики на уровне владений за разные сезоны. Создавать модели или отчёты по плей-офф на основе данных начиная с 2023 года. Отслеживать текущий сезон NBA по данным, обновляемым ежедневно.
Как установить nbadatar?
Установите пакет с GitHub с помощью pak: pak::pak("ramirobentes/nbadatar") Загрузите в R данные по каждому игровому эпизоду за один сезон: pbp <- load_pbp(2025)
Где скачать nbadatar?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ramirobentes/nbadatar

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Высокопроизводительный движок обработки данных на Python с ядром на Rust для работы с изображениями, аудио, видео, эмбеддингами и структурированными данными в больших масштабах.

5,8 тыс.+11 за неделю586RustApache-2.0Обновлён 3 дня назад

Лёгкое TUI-приложение для просмотра и запросов к CSV, Parquet, JSON, Excel, SQLite и другим табличным файлам прямо в терминале.

3,2 тыс.98RustMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 9 дней назад

Ускоритель Apache Spark, выполняющий операторы Spark SQL и DataFrame над колоночными данными Apache Arrow с помощью движка на Rust и DataFusion — без изменений кода.

1,3 тыс.+9 за неделю413ScalaApache-2.0Обновлён 16 часов назад

Воспроизводимый набор тестов для аналитических баз данных: датасет веб-аналитики и 43 запроса на стандартном SQL для сравнения систем.

1,2 тыс.+6 за неделю331ShellOtherАктивно поддерживаетсяОбновлён 15 часов назад