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　　数据集共有342个NBA球员样本，包含38个特征，即342行×38列。

　　球员姓名 位置 身高 体重 年龄 球龄 上场次数 场均时间 进攻能力 防守能力 是否入选过全明星 球员薪金

　　在众多数据中，有一项名为RPM的特征，表示球员的效率值。该数据反映球员在场时对球队比赛获胜的贡献大小，最能反映球员的综合实力。可以计算它与其他数据的相关性。

　　其次，考虑使用pandas中排序的方法进行数据处理，对指定特征进行排序，便于数据处理。

　　数据集包含许多变量，可以考虑使用seaborn库进行单变量可视化、双变量可视化以及多变量可视化处理。