R과 hoopR, ggplot2로 NBA 선수 통계 분석하기

R로 NBA 선수 통계 데이터를 가져와 시각화하는 방법 R을 사용해 NBA 선수 통계 데이터를 가져와 시각화하고 싶으셨나요? {hoopR} 패키지와 몇 줄의 코드만으로 ESPN에서 실제 NBA 데이터를 바로 불러와 몇 분 안에 전문적인 시각화를 만들 수 있습니다. 다음은 tidyverse와 {hoopR}를 이용해 2023–24 시즌 상위 10명 스코어러 차트를 빠르게 만드는 방법입니다. # 예시 코드 library(hoopR) library(tidyverse) # 데이터 불러오기 nba_data <- hoopR::get_player_stats(season = "2023-24") # 상위 10명 스코어러 정렬 top10_scorers <- nba_data %>% arrange(desc(PTS)) %>% slice_head(n = 10) # 시각화 ggplot(top10_scorers, aes(x = reorder(Player, PTS), y = PTS)) + geom_col(fill = "steelblue") + coord_flip() + labs(title = "2023–24 Top 10 NBA Scorers", x = "Player", y = "Points") 이 게시물은 “R Programming Books”에서 처음 게시된 “How to Analyze NBA Player Stats in R Using hoopR and ggplot2”입니다.