想清楚需求先对齐一下细节，然后我可以直接给你脚本/图表。

请确认：

• 赛季范围：单一赛季还是多赛季对比？例如 2024 季后赛？
• 对象：全联盟、指定球队，还是指定球员名单？
• 输出：排行榜/表格、要点结论、图表（如散点/箱线/走势）？
• 指标偏好：得分与效率（TS%）、使用率、助攻/失误、篮板、抢断盖帽、防守指标、Game Score、正负值等？
• 数据来源：可以联网抓取吗？如果可以，我可用 Basketball-Reference 抓取季后赛日志；若不能，是否已有 CSV/Excel？

我能提供的三种方案（选一个数字即可）：

1. 快速分析模板（你给我赛季/球员/队伍），我直接产出：TOP10 得分与效率、体量-效率散点（回合数 vs TS%）、高阶概览（Game Score、AST/TOV、3P 命中量）与要点结论。
2. 可复用的数据管道：自动抓取指定赛季季后赛球员逐场数据并生成汇总与图表。后续换赛季/球员一键复用。
3. 离线解析现有数据：你提供一份包含逐场箱线（FG/FGA/3P/FT/TRB/AST/STL/BLK/TOV/PTS/MP/Team/Opp/Date）的 CSV，我给出分析脚本与图表。

如果你想先看一个离线分析的最小脚本，下面这段读入一份“季后赛球员逐场日志”的 CSV，生成常用指标与排行榜（无需联网）。CSV 需包含至少这些列：Player, Date, MP, FGA, FTA, 3PA, 3P, FG, FT, TRB, AST, STL, BLK, TOV, PTS, Team, Opp

# file: playoff_analysis.py
import pandas as pd
import numpy as np

# 读入逐场数据
df = pd.read_csv("playoffs_player_gamelog.csv")

# 过滤异常/空值
df = df.dropna(subset=["Player","MP","FGA","FTA","PTS"])

# 基础派生
df["TS"] = df["PTS"] / (2 * (df["FGA"] + 0.44 * df["FTA"]).replace(0, np.nan))  # TS%
df["3PAr"] = (df["3PA"] / df["FGA"]).replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df["FTAr"] = (df["FTA"] / df["FGA"]).replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df["AST_TOV"] = (df["AST"] / df["TOV"].replace(0, np.nan))
# Game Score (Basketball-Reference)
df["GmSc"] = (df["PTS"] + 0.4*df["FG"] - 0.7*df["FGA"] - 0.4*(df["FTA"]-df["FT"])
              + 0.7*df["TRB"] + 0.7*df["AST"] + 0.7*df["STL"] + 0.7*df["BLK"] - df["TOV"])

# 聚合到球员季后赛层面
agg = df.groupby("Player").agg(
    GP=("Date","count"),
    MIN=("MP","sum"),
    PTS=("PTS","sum"),
    FGA=("FGA","sum"),
    FTA=("FTA","sum"),
    FG=("FG","sum"),
    FT=("FT","sum"),
    TRB=("TRB","sum"),
    AST=("AST","sum"),
    STL=("STL","sum"),
    BLK=("BLK","sum"),
    TOV=("TOV","sum"),
    GmSc_avg=("GmSc","mean"),
).reset_index()

# 派生赛季层面指标
agg["PTS_G"] = agg["PTS"] / agg["GP"]
agg["TS"] = agg["PTS"] / (2 * (agg["FGA"] + 0.44 * agg["FTA"]).replace(0, np.nan))
agg["AST_TOV"] = agg["AST"] / agg["TOV"].replace(0, np.nan)
agg["TRB_G"] = agg["TRB"] / agg["GP"]

# 简单门槛，过滤极小样本
res = agg[(agg["GP"] >= 5) & (agg["MIN"] >= 80)].copy()

# 输出若干排行榜
def top(df, col, n=10, asc=False):
    cols = ["Player","GP","PTS_G","TS","AST_TOV","GmSc_avg"]
    cols = [c for c in cols if c in df.columns] + [col]
    return df.sort_values(col, ascending=asc).head(n)[cols]

print("\nTop 10 按场均得分:")
print(top(res, "PTS_G").to_string(index=False, float_format=lambda x: f"{x:.3f}"))

print("\nTop 10 高效火力（按 TS%，样本门槛如上）:")
print(top(res, "TS").to_string(index=False, float_format=lambda x: f"{x:.3f}"))

print("\nTop 10 组织效率（AST/TOV）:")
print(top(res, "AST_TOV").to_string(index=False, float_format=lambda x: f"{x:.3f}"))

print("\nTop 10 综合表现（平均 Game Score）:")
print(top(res, "GmSc_avg").to_string(index=False, float_format=lambda x: f"{x:.3f}"))

想联网自动抓取的话，我会：

• 来源：Basketball-Reference 季后赛 box score logs（稳定、可复现）
• 步骤：按赛季→抓取所有球员逐场→清洗标准化→计算指标→生成排行榜+图表（散点：出场体量 vs TS%，柱状：场均得分前十，折线：关键球员走势）
• 交付：一个 Python 脚本或 Jupyter 笔记本 + 输出 PNG/SVG 图

请告诉我赛季和范围，或直接回复 1/2/3。我就开始动手。