使用合理的可视化图表将其呈现。

好的，我可以使用 Python 的 pandas 和 matplotlib 库来读取球员数据，进行数据分析和可视化。以下是一个简单的例子：

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://nba.hupu.com/stats/players'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='players_table')
df = pd.read_html(str(table))[0]

# 数据清洗
df = df.dropna()  # 删除含有空值的行
df['得分'] = df['得分'].astype(float)  # 将得分列数据类型转换为浮点型

# 数据分析和可视化
df.groupby('球队')['得分'].mean().sort_values().plot(kind='barh')
plt.xlabel('平均得分')
plt.title('NBA 球队平均得分排名')
plt.show()

这个脚本首先使用之前的方法爬取了 NBA 球员数据，并使用 pandas 库将 HTML 表格转换为 DataFrame 数据结构。

然后对数据进行清洗，去掉含有空值的行，并将得分列数据类型转换为浮点型。

最后进行数据分析和可视化，使用 groupby 函数按球队分组，计算每个球队的平均得分，并按照平均得分进行排序和可视化，生成一张水平条形图。

你可以尝试运行这个脚本，看看是否可以成功地获取数据并生成可视化图表。如果需要，你可以根据自己的需求进一步修改代码和图表样式。