《野蛮时代》运营数据分析
【数据如有侵权，请联系删除】
《野蛮时代》是一款拥有皮克斯画风的MMO策略类游戏。
在数据集有限情况下，本文展开对这款游戏数据分析，仅作为学习记录下来
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False
data = pd.read_csv(r'./tap_fun_train.csv')
data.head()
| user_id | register_time | wood_add_value | wood_reduce_value | stone_add_value | stone_reduce_value | ivory_add_value | ivory_reduce_value | meat_add_value | meat_reduce_value | ... | pvp_battle_count | pvp_lanch_count | pvp_win_count | pve_battle_count | pve_lanch_count | pve_win_count | avg_online_minutes | pay_price | pay_count | prediction_pay_price | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2018-02-02 19:47:15 | 20125.0 | 3700.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 16375.0 | 2000.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 |
| 1 | 1593 | 2018-01-26 00:01:05 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 |
| 2 | 1594 | 2018-01-26 00:01:58 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.166667 | 0.0 | 0 | 0.0 |
| 3 | 1595 | 2018-01-26 00:02:13 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3.166667 | 0.0 | 0 | 0.0 |
| 4 | 1596 | 2018-01-26 00:02:46 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 |
5 rows × 109 columns
data.info()
RangeIndex: 2288007 entries, 0 to 2288006
Columns: 109 entries, user_id to prediction_pay_price
dtypes: float64(13), int64(95), object(1)
memory usage: 1.9+ GB
确定指标
-
关键指标:
1.用户黏度（DAU，MAU，DAU/MAU，留存分析）
2.用户在线（平均在线时长、每小时在线人数、每小时注册用户、最高在线人数）
3.付费/充值（付费额、ARPU、ARPPU、付费率）
其中：
付费率：指定时间内，付费用户除以活跃用户数
付费额：指定时间内,付费用户消费总额
ARPU值：指定时间内，消费额除以活跃用户数
ARPPU值：指定时间内，消费额处于付费用户数 -
游戏指标：
1.PVP、PVE、战斗力、资源（科研、建筑、人物、物品）使用等等 -
流失定义：
(wood_reduce_value == 0 & meat_reduce_value==0 & avg_online_minutes <=2 & pay_count ==0) 假设符合条件则定义为流失用户 -
氪金定义：
零氪金：pay_price = 0，
低氪金：pay_price <=68，
中氪金：pay_price > 68 and pay_price <= 202,
高氪金：pay_price > 202
# 检查缺失值
data.isnull().sum()
user_id 0
register_time 0
wood_add_value 0
wood_reduce_value 0
stone_add_value 0
..
pve_win_count 0
avg_online_minutes 0
pay_price 0
pay_count 0
prediction_pay_price 0
Length: 109, dtype: int64
- 整理数据：
1.日期时间拆分
2.重命名部分列名
# 新增3列
data['date']= pd.to_datetime(data['register_time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S').dt.date
data['hour']= pd.to_datetime(data['register_time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S').dt.hour
data['month']= pd.to_datetime(data['register_time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S').dt.month
A = {'wood_add_value':'木头获取数量','stone_add_value': '石头获取数量','ivory_add_value':'象牙获取数量','meat_add_value': '肉获取数量','magic_add_value':'魔法获取数量'}
B = {'infantry_add_value':'勇士招募数量','cavalry_add_value':'驯兽师招募数量','shaman_add_value':'萨满招募数量','wound_infantry_add_value':'勇士伤兵产生数量','wound_cavalry_add_value':'驯兽师伤兵产生数量','wound_shaman_add_value':'萨满伤兵产生数量'}
C = {'general_acceleration_add_value':'通用加速卷获取数量','building_acceleration_add_value':'建筑加速卷获取数量','reaserch_acceleration_add_value':'科研加速卷获取数量','training_acceleration_add_value':'训练加速卷获取数量','treatment_acceleraion_add_value':'治疗加速卷获取数量'}
D = {'general_acceleration_reduce_value':'通用加速卷使用数量','building_acceleration_reduce_value':'建筑加速卷使用数量','reaserch_acceleration_reduce_value':'科研加速卷使用数量','training_acceleration_reduce_value':'训练加速卷使用数量','treatment_acceleration_reduce_value':'治疗加速卷使用数量'}
E = {'bd_training_hut_level':'建筑_士兵小屋等级','bd_healing_lodge_level':'建筑_治疗小井等级','bd_stronghold_level':'建筑_要塞等级','bd_outpost_portal_level':'建筑_据点传送门等级'}
F = {'sr_scout_level':'科研_侦察等级','sr_training_speed_level':'科研_训练速度等级','sr_infantry_tier_2_level':'科研_勇士等级','sr_gathering_hunter_buff_level':'科研_领土采集等级','sr_rss_help_bonus_level':'科研_资源帮助容量等级'}
G = {'pvp_battle_count':'PVP次数','pvp_lanch_count':'主动发起PVP次数','pvp_win_count':'PVP胜利次数','pve_battle_count':'PVE次数','pve_lanch_count':'主动发起PVE次数','pve_win_count':'PVE 胜利次数'}
# 替换列名
col = [A,B,C,D,E,F,G]
for co in col:
data.rename(columns=co,inplace=True)
data.head()
| user_id | register_time | 木头获取数量 | wood_reduce_value | 石头获取数量 | stone_reduce_value | 象牙获取数量 | ivory_reduce_value | 肉获取数量 | meat_reduce_value | ... | PVE次数 | 主动发起PVE次数 | PVE 胜利次数 | avg_online_minutes | pay_price | pay_count | prediction_pay_price | date | hour | month | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2018-02-02 19:47:15 | 20125.0 | 3700.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 16375.0 | 2000.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 | 2018-02-02 | 19 | 2 |
| 1 | 1593 | 2018-01-26 00:01:05 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 | 2018-01-26 | 0 | 1 |
| 2 | 1594 | 2018-01-26 00:01:58 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 1.166667 | 0.0 | 0 | 0.0 | 2018-01-26 | 0 | 1 |
| 3 | 1595 | 2018-01-26 00:02:13 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 3.166667 | 0.0 | 0 | 0.0 | 2018-01-26 | 0 | 1 |
| 4 | 1596 | 2018-01-26 00:02:46 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | ... | 0 | 0 | 0 | 2.333333 | 0.0 | 0 | 0.0 | 2018-01-26 | 0 | 1 |
5 rows × 112 columns
运营指标分析
每日用户流失数
# 过滤定义为流失的用户
filter_leave = 'wood_reduce_value == 0 & meat_reduce_value==0 & avg_online_minutes <=2 & pay_count ==0'
leave = data.query(filter_leave)
plt.figure(figsize=(9,6))
leave_u = leave.groupby(by=['date']).user_id.agg([pd.Series.count])
plt.plot(leave_u,marker='*',color='seagreen')
# leave.groupby(by=['date']).user_id.nunique().plot(marker='*', color='r')
plt.title('每日流失用户数')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('流失数量')
leave_u.describe()
| count | |
|---|---|
| count | 40.000000 |
| mean | 15718.675000 |
| std | 13210.280473 |
| min | 7327.000000 |
| 25% | 8466.750000 |
| 50% | 9624.500000 |
| 75% | 15179.500000 |
| max | 59637.000000 |
?
?
print('平均每日流失用户数与平均每日注册用户数占比:%.2f%%'%(15718/57200*100))
平均每日流失用户数与平均每日注册用户数占比:27.48%
新用户在线时长
data.avg_online_minutes.describe()
count 2.288007e+06
mean 1.020749e+01
std 3.895946e+01
min 0.000000e+00
25% 5.000000e-01
50% 1.833333e+00
75% 4.833333e+00
max 2.049667e+03
Name: avg_online_minutes, dtype: float64
在228万条数据下，新用户平均在线时长在10.2分钟，中位数在1.83分钟，最大在线时长2049分钟
假设以平均在线时长大于10.2分钟定义为活跃用户，新增一列，区分是否为活跃用户，区分条件：
非活跃用户：0<=avg_online_minutes <=10.2
活跃用户：avg_online_minutes>=10.2
- 划分是否活跃
data['是否活跃用户'] = pd.cut(data.avg_online_minutes,bins=[0,10.2,100000],labels=[0,1],right=False)
data[['是否活跃用户']].describe()
| 是否活跃用户 | |
|---|---|
| count | 2288007 |
| unique | 2 |
| top | 0 |
| freq | 1974899 |
print('共有活跃用户数:%.0f'% (2288007-1974899),'占比%.2f%%' % ((2288007-1974899)/2288007*100))
共有活跃用户数:313108 占比13.68%
新用户数
每日新用户数
dau = data.groupby(by=['date']).user_id.nunique()
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(dau,marker='*', color='r')
plt.title('每日新用户数')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('注册数')
dau.describe()
count 40.000000
mean 57200.175000
std 16347.806529
min 36226.000000
25% 44703.250000
50% 52876.000000
75% 61699.250000
max 117311.000000
Name: user_id, dtype: float64
?
?
平均每日新用户数
avg_reg = data.groupby(by=['date']).user_id.nunique().mean()
print('平均每日新用户数:%.0f'%avg_reg)
平均每日新用户数:57200
每月新用户数
mau = data.groupby(by=['month']).user_id.nunique()
mau = mau.to_frame()
plt.figure(figsize=(9,6))
rects = plt.bar(mau.index, mau.user_id, color='c')
plt.title('每月新用户数')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('注册数')
plt.xticks(np.arange(1,4), mau.index)
# 添加注释
def set_label(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height() # 获取?度
plt.text(x = rect.get_x() + rect.get_width()/2, # ?平坐标
y = height + 0.5, # 竖直坐标
s = height, # ?本
ha = 'center') # ?平居中
set_label(rects)
# 占比
mau['user_id'].map(lambda x:(x/mau['user_id'].sum())).to_frame()
| user_id | |
|---|---|
| month | |
| 1 | 0.170638 |
| 2 | 0.713487 |
| 3 | 0.115876 |
?
每日活跃用户平均在线时长
plt.figure(figsize=(9,6))
avg_ac_online = data[data['是否活跃用户'] == 1].groupby(by=['date']).avg_online_minutes.mean().round(2)
plt.plot(avg_ac_online,marker='*', color='g')
plt.title('每日活跃用户平均在线时长')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('活跃用户在线时长')
avg_ac_online.describe().to_frame()
| avg_online_minutes | |
|---|---|
| count | 40.000000 |
| mean | 61.353750 |
| std | 8.059266 |
| min | 46.770000 |
| 25% | 56.515000 |
| 50% | 61.310000 |
| 75% | 65.877500 |
| max | 76.450000 |
?
氪金人群划分
- 新增一列，以不同的付费额作为划分不同氪金人群
labels = ['零氪金','低氪金','中氪金','高氪金']
bins = [0,0.001,68,202,100000]
data['氪金人群'] = pd.cut(data.pay_price,bins=bins,labels=labels,right=False)
all用户与活跃用户平均在线时长
plt.figure(figsize=(9,6))
all_m = data.groupby(by=['date']).avg_online_minutes.mean().round(2)
ac_m = data[data['是否活跃用户'] == 1].groupby(by=['date']).avg_online_minutes.mean().round(2)
ac_all_m = pd.merge(all_m, ac_m, on='date')
ac_all_m.columns = ['all用户平均在线时长','活跃用户平均在线时长']
sns.lineplot(data=ac_all_m)
plt.title('all用户与活跃用户平均在线时长')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('在线时长')
Text(0, 0.5, '在线时长')
?
all用户与活跃用户在不同氪金人群平均在线时长
plt.figure(figsize=(9,6))
all_m = data.groupby(by=['氪金人群']).avg_online_minutes.mean().round(2).to_frame()
all_m['用户群'] = 'all用户'
ac_m = data[data['是否活跃用户'] == 1].groupby(by=['氪金人群']).avg_online_minutes.mean().round(2).to_frame()
ac_m['用户群'] = '活跃用户'
ac_all_m = pd.concat([all_m, ac_m], axis=0)
ac_all = ac_all_m.reset_index()
ac_all.rename(columns={'avg_online_minutes':'平均在线时长'},inplace=True)
# barplot主要用来描述样本的均值和置信区间
rects = sns.barplot(data=ac_all,hue='氪金人群',x='用户群',y='平均在线时长') # 黑线默认情况则标识了95%的置信区间
plt.title('all用户与活跃用户在不同氪金人群平均在线时长')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('用户类型')
Text(0, 0.5, '在线时长')
?
氪金人群数量分布
plt.figure(figsize=(9,6))
all_m = data.groupby(by=['氪金人群']).user_id.nunique().to_frame()
all_m['用户群'] = 'all用户'
ac_m = data[data['是否活跃用户'] == 1].groupby(by=['氪金人群']).user_id.nunique().to_frame()
ac_m['用户群'] = '活跃用户'
ac_all_m = pd.concat([all_m, ac_m], axis=0)
ac_all = ac_all_m.reset_index()
ac_all.rename(columns={'user_id':'用户数'},inplace=True)
rects = sns.barplot(data=ac_all,hue='氪金人群',x='用户群',y='用户数')
plt.title('all用户与活跃用户氪金人群数量分布')
plt.xlabel('用户群')
plt.ylabel('用户数')
ac_all
| 氪金人群 | 用户数 | 用户群 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 零氪金 | 2246568 | all用户 |
| 1 | 低氪金 | 38707 | all用户 |
| 2 | 中氪金 | 1684 | all用户 |
| 3 | 高氪金 | 1048 | all用户 |
| 4 | 零氪金 | 274987 | 活跃用户 |
| 5 | 低氪金 | 35413 | 活跃用户 |
| 6 | 中氪金 | 1662 | 活跃用户 |
| 7 | 高氪金 | 1046 | 活跃用户 |
?
氪金人群分布占比
ac_all_num = ac_all.groupby('用户群')['用户数'].sum().to_frame().reset_index()
acal = pd.merge(ac_all_num,ac_all,on='用户群')
acal.columns=['用户群','总用户数','氪金人群','用户数']
acal['氪金人群用户数与总用户数占比(%)'] = round(acal['用户数']/acal['总用户数']*100,2)
acal
| 用户群 | 总用户数 | 氪金人群 | 用户数 | 氪金人群用户数与总用户数占比(%) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | all用户 | 2288007 | 零氪金 | 2246568 | 98.19 |
| 1 | all用户 | 2288007 | 低氪金 | 38707 | 1.69 |
| 2 | all用户 | 2288007 | 中氪金 | 1684 | 0.07 |
| 3 | all用户 | 2288007 | 高氪金 | 1048 | 0.05 |
| 4 | 活跃用户 | 313108 | 零氪金 | 274987 | 87.82 |
| 5 | 活跃用户 | 313108 | 低氪金 | 35413 | 11.31 |
| 6 | 活跃用户 | 313108 | 中氪金 | 1662 | 0.53 |
| 7 | 活跃用户 | 313108 | 高氪金 | 1046 | 0.33 |
付费/充值
付费率：指定时间内，付费用户除以活跃用户数
付费额：指定时间内,付费用户消费总额
ARPU值：指定时间内，消费额除以活跃用户数
ARPPU值：指定时间内，消费额处于付费用户数
LTV：用户生命周期价值
付费率
order_user_num = data[data.pay_count>0].shape[0] # 付费用户
ac_user_num = data[data['是否活跃用户'] == 1].shape[0] # 活跃用户数
print('付费率：%.2f%%' % (order_user_num/ac_user_num * 100))
付费率：13.23%
付费额
# 45日付费金额
day45_order = data[data.pay_count>0]['prediction_pay_price'].sum()
print('45日付费额：%.2f' % (day45_order))
# 未知时间付费金额
daynull_order = data[data.pay_count>0]['pay_price'].sum()
print('未知时间付费额：%.2f' % (daynull_order))
45日付费额：3916936.11
未知时间付费额：1223326.66
ARPU值
# 指定时间内，消费额除以活跃用户数
# 45日的ARPU
print('45日的ARPU：%.2f' % (day45_order/ac_user_num))
# 未知时间付费金额
print('未知时间的ARPU：%.2f' % (daynull_order/ac_user_num))
45日的ARPU：12.51
未知时间的ARP：3.91
ARPPU值
# 指定时间内，消费额处于付费用户数
# 45日的ARPU
print('45日的ARPPU：%.2f' % (day45_order/order_user_num))
# 未知时间付费金额
print('未知时间的ARPPU：%.2f' % (daynull_order/order_user_num))
45日的ARPPU：94.52
未知时间的ARPPU：29.52
游戏指标分析
氪金人群PVP平均场次
G
{'pvp_battle_count': 'PVP次数',
'pvp_lanch_count': '主动发起PVP次数',
'pvp_win_count': 'PVP胜利次数',
'pve_battle_count': 'PVE次数',
'pve_lanch_count': '主动发起PVE次数',
'pve_win_count': 'PVE 胜利次数'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=['PVP次数', '主动发起PVP次数', 'PVP胜利次数'],index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
pvp_num.head()
| PVP次数 | PVP胜利次数 | 主动发起PVP次数 | |
|---|---|---|---|
| 氪金人群 | |||
| 零氪金 | 1.723228 | 0.664597 | 0.760918 |
| 低氪金 | 22.610458 | 15.895342 | 15.069962 |
| 中氪金 | 54.789786 | 45.863420 | 43.035036 |
| 高氪金 | 73.050573 | 62.517176 | 56.512405 |
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群PVP平均场次')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('PVP次数')
Text(0, 0.5, 'PVP次数')
?
list(zip(range(len(pvp_num)),pvp_num['PVP次数']))
[(0, 1.723228497868749),
(1, 22.610458056682255),
(2, 54.78978622327791),
(3, 73.05057251908397)]
pvp_num.plot(kind='bar', stacked='True',figsize=(10,8),colormap='tab10')
for a,b in zip(range(len(pvp_num)),pvp_num['PVP次数']):
plt.text(a,b/2,f'{b:.2f}', ha='center', va='bottom', size=12)
plt.title('氪金人群PVP平均场次')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('PVP次数')
Text(0, 0.5, 'PVP次数')
?
氪金人群PVE平均场次
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=['PVE次数', '主动发起PVE次数', 'PVE 胜利次数'],index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群PVE平均场次')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('PVE次数')
pvp_num
| PVE 胜利次数 | PVE次数 | 主动发起PVE次数 | |
|---|---|---|---|
| 氪金人群 | |||
| 零氪金 | 1.914146 | 2.141877 | 2.133394 |
| 低氪金 | 34.833260 | 38.167592 | 37.968300 |
| 中氪金 | 68.611639 | 74.910926 | 74.472090 |
| 高氪金 | 81.838740 | 89.126908 | 88.460878 |
?
氪金人群人均物品数
A
{'wood_add_value': '木头获取数量',
'stone_add_value': '石头获取数量',
'ivory_add_value': '象牙获取数量',
'meat_add_value': '肉获取数量',
'magic_add_value': '魔法获取数量'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=A.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群人均物品数')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('物品数')
Text(0, 0.5, '物品数')
?
氪金人群人均人物数
B
{'infantry_add_value': '勇士招募数量',
'cavalry_add_value': '驯兽师招募数量',
'shaman_add_value': '萨满招募数量',
'wound_infantry_add_value': '勇士伤兵产生数量',
'wound_cavalry_add_value': '驯兽师伤兵产生数量',
'wound_shaman_add_value': '萨满伤兵产生数量'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=B.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群人均人物数')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('人物数')
Text(0, 0.5, '人物数')
?
氪金人群人均功能数
氪金人群人均加速卷获取情况
C
{'general_acceleration_add_value': '通用加速卷获取数量',
'building_acceleration_add_value': '建筑加速卷获取数量',
'reaserch_acceleration_add_value': '科研加速卷获取数量',
'training_acceleration_add_value': '训练加速卷获取数量',
'treatment_acceleraion_add_value': '治疗加速卷获取数量'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=C.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
pvp_num
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群人均加速卷获取情况')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('加速卷获取数')
Text(0, 0.5, '加速卷获取数')
?
氪金人群人均加速卷使用情况
D
{'general_acceleration_reduce_value': '通用加速卷使用数量',
'building_acceleration_reduce_value': '建筑加速卷使用数量',
'reaserch_acceleration_reduce_value': '科研加速卷使用数量',
'training_acceleration_reduce_value': '训练加速卷使用数量',
'treatment_acceleration_reduce_value': '治疗加速卷使用数量'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=D.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群人均加速卷使用情况')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('加速卷数')
Text(0, 0.5, '加速卷数')
?
氪金人群人均建筑数
E
{'bd_training_hut_level': '建筑_士兵小屋等级',
'bd_healing_lodge_level': '建筑_治疗小井等级',
'bd_stronghold_level': '建筑_要塞等级',
'bd_outpost_portal_level': '建筑_据点传送门等级'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=E.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人群人均建筑数')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('建筑数')
Text(0, 0.5, '建筑数')
?
氪金人均科研等级
F
{'sr_scout_level': '科研_侦察等级',
'sr_training_speed_level': '科研_训练速度等级',
'sr_infantry_tier_2_level': '科研_勇士等级',
'sr_gathering_hunter_buff_level': '科研_领土采集等级',
'sr_rss_help_bonus_level': '科研_资源帮助容量等级'}
pvp_num = pd.pivot_table(data,values=F.values(),index=['氪金人群'], aggfunc='mean')
plt.figure(figsize=(9,6))
sns.lineplot(data=pvp_num, marker='*',sizes=20)
plt.title('氪金人均科研等级')
plt.xlabel('氪金人群')
plt.ylabel('科研等级')
Text(0, 0.5, '科研等级')
?