Python实现：循环为散点图中高于均值的球员添加名称标签

你可以直接用循环遍历数据集完成符合条件球员的名称标注，逻辑简单易调整，非常适合初学者使用，具体实现步骤如下：

• 先将你预先计算好的两个平均值定义为独立变量，避免硬编码重复写数值：

# 两项指标的平均值
gls_average = 9.751677852348994
npxg_p90_average = 0.34438111920973147

• 在你绘制完两条平均参考线、还没加标题和落款的位置，加入循环遍历逻辑，逐行判断球员数据是否满足标注条件，满足就添加对应文本标签：

# 遍历筛选后的前锋数据集每一行
for _, row in striker_df.iterrows():
    # 判断规则：进球数高于平均 或 每90分钟非点球预期进球高于平均
    if row['Gls'] > gls_average or row['npxG_p90'] > npxg_p90_average:
        # 给坐标加微小偏移，避免标签直接覆盖在散点上
        graph.text(
            x=row['Gls'] + 0.25,
            y=row['npxG_p90'] + 0.004,
            s=row['Player'], # 请替换为你数据集里存储球员姓名的实际列名
            fontsize=9
        )

调整提示 #

• 代码里的坐标偏移数值可以根据实际显示效果调整，只要标签和对应散点不重叠即可
• 如果觉得标注的球员太多太乱，可以把判断条件里的or换成and，只给两项数据都高于平均的球员加标签
• 如果你的数据集里球员名列名不是Player（比如是小写player或者其他命名），记得替换成对应列名否则会报错

附参考散点图效果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AOrlandini