以下是Python代码，用于爬取NBA球员数据并可视化分析： 　　```python 　　import requests 　　import pandas as pd 　　import matplotlib.pyplot as plt 　　# 爬取球员数据 　　url = " 　　html = requests.get(url).content 　　df_list = pd.read_html(html) 　　df = df_list[-1] 　　# 数据清洗 　　df = df.drop(df[df.Age == 'Age'].index) 　　df = df.fillna(0) 　　df = df.drop(['Rk'], axis=1) 　　# 数据类型转换 　　df[['G', 'GS', 'MP', 'FG', 'FGA', '3P', '3PA', '2P', '2PA', 'FT', 'FTA', 'ORB', 'DRB', 'TRB', 'AST', 'STL', 'BLK', 'TOV', 'PF', 'PTS']] = df[['G', 'GS', 'MP', 'FG', 'FGA', '3P', '3PA', '2P', '2PA', 'FT', 'FTA', 'ORB', 'DRB', 'TRB', 'AST', 'STL', 'BLK', 'TOV', 'PF', 'PTS']].apply(pd.to_numeric) 　　# 可视化分析 　　plt.scatter(df.PTS, df.AST) 　　plt.xlabel('Points per game') 　　plt.ylabel('Assists per game') 　　plt.title('NBA Player Stats') 　　plt.show() 　　``` 　　该代码爬取了2022年NBA球员的场均数据，并对场均得分和场均助攻进行了散点图可视化分析。你可以根据自己的需求和兴趣修改代码，例如更改数据源网站、可视化方式等。