小島上人越多我活得更久？
對game_size變量進行生存分析發現還是小規模的比賽比較容易存活。
當然在學習Python的道路上肯定會困難，沒有好的學習資料，怎麼去學習呢？
所以小編準備了一份零基礎入門Python的學習資料。關注，轉發，私信“資料”即可領取！
1# R語言代碼如下：
2library(magrittr)
3library(dplyr)
4library(survival)
5library(tidyverse)
6library(data.table)
7library(ggplot2)
8library(survminer)
9pubg_full
10# 數據預處理，將連續變量劃為分類變量
當然在學習Python的道路上肯定會困難，沒有好的學習資料，怎麼去學習呢？
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11pubg_sub %
12 filter(player_survive_time<2100) %>%
13 mutate(drive = ifelse(player_dist_ride>0, 1, 0)) %>%
14 mutate(size = ifelse(game_size<33, 1,ifelse(game_size>=33 &game_size<66,2,3)))
15# 創建生存對象
16surv_object
17fit1
18# 可視化生存率
19ggsurvplot(fit1, data = pubg_sub, pval = TRUE, xlab="Playing time [s]", surv.median.line="hv",
20 legend.labs=c("SOLO","DUO","SQUAD"), ggtheme = theme_light(),risk.table="percentage")
21f
22ggsurvplot(fit2, data = pubg_sub, pval = TRUE, xlab="Playing time [s]", surv.median.line="hv",
23 legend.labs=c("walk","walk&drive"), ggtheme = theme_light(),risk.table="percentage")
24fit3
25ggsurvplot(fit3, data = pubg_sub, pval = TRUE, xlab="Playing time [s]", surv.median.line="hv",
26 legend.labs=c("small","medium","big"), ggtheme = theme_light(),risk.table="percentage")
擊殺數與吃雞概率的關係
玩過農藥的的童鞋都會知道，收人頭收得越多，技能加成越大，傷害越來越大，無人能擋時就是勝利在望。而在吃雞裡面，能活到最後一個就是王者，所以很明顯擊殺人頭越多，吃到雞的概率並不一定大。那一場遊戲裡面，擊殺多少個算厲害來呢？？
我們篩選比賽中所有排名第一的玩家，看看他們是擊殺數分佈：
看上圖是不是挺意外，單場比賽擊殺2個以內的佔多數，吃到雞的人也不例外，他們並不追求人頭，猥瑣發育也很重要.
小白玩家也不必擔心一場遊戲裡沒人頭，擊殺一兩個機器人也算是收穫不小來。
match_stats = pd.read_csv('F:/pubg-match-deaths/aggregate/agg_match_stats_0.csv')
winer = match_stats.loc[(match_stats['team_placement'] == 1), :].dropna()
labels = [0, 2, 5, 8, 11, 15, 20, 30, 40, 50]
winer['kill'] = pd.cut(winer['player_kills'], bins=labels)
winer['assist'] = pd.cut(winer['player_assists'], bins=labels)
winer['kill'].value_counts().plot.bar(figsize=(10, 10))
plt.savefig('out7.png', dpi=100)
最後毒圈有可能出現的地點？
面對有本事能苟到最後的我，怎麼樣預測最後的毒圈出現在什麼位置。從表agg_match_stats數據找出排名第一的隊伍，然後按照match_id分組，找出分組數據裡面player_survive_time最大的值，然後據此匹配表格kill_match_stats_final裡面的數據，這些數據裡面取第二名死亡的位置，作圖發現激情沙漠的毒圈明顯更集中一些，大概率出現在皮卡多、聖馬丁和別墅區。絕地海島的就比較隨機了，但是還是能看出軍事基地和山脈的地方更有可能是最後的毒圈。
分析結果
1. 平均用戶日在線時長2小時
從分佈圖上看大部分用戶都在1小時以上，最猛的幾個人超過8小時。
注：我這裡統計的是每一局的存活時間，實際在線時長會比我這個更長。
2. 女性角色被救次數高於男性
終於知道為什麼有那麼多人妖了，原來在遊戲裡面可以佔便宜啊。
3. 女性角色救人次數高於男性
給了大家一個帶妹上分的好理由。
4. 週五大家最忙
估計週五大家都要忙著交差和寫週報了。
5. 晚上22點是遊戲高峰
凌晨還有那麼多人玩，你們不睡覺嗎？
能拿到救死扶傷稱號的大部分都是女性角色，再一次證明玩遊戲要帶妹。 迴歸到這個遊戲的本質，那就是生存遊戲，沒什麼比活下來更重要的了。
結尾
這次查看了陌生人數據的場景才能提取到這麼多數據。我們可以通過同樣的手段來分析王者榮耀和其它遊戲的數據，有興趣的同學可以嘗試一下。 最後再說一下，98k是把好槍，配8 倍鏡非常爽。
1#最後毒圈位置
2import matplotlib.pyplot as plt
3import pandas as pd
4import seaborn as sns
5from scipy.misc.pilutil import imread
6import matplotlib.cm as cm
7
8#導入部分數據
9deaths = pd.read_csv("deaths/kill_match_stats_final_0.csv")
10#導入aggregate數據
11aggregate = pd.read_csv("aggregate/agg_match_stats_0.csv")
12print(aggregate.head())
13#找出最後三人死亡的位置
14
15team_win = aggregate[aggregate["team_placement"]==1] #排名第一的隊伍
16#找出每次比賽第一名隊伍活的最久的那個player
17grouped = team_win.groupby('match_id').apply(lambda t: t[t.player_survive_time==t.player_survive_time.max()])
18
19deaths_solo = deaths[deaths['match_id'].isin(grouped['match_id'].values)]
20deaths_solo_er = deaths_solo[deaths_solo['map'] == 'ERANGEL']
21deaths_solo_mr = deaths_solo[deaths_solo['map'] == 'MIRAMAR']
22
23df_second_er = deaths_solo_er[(deaths_solo_er['victim_placement'] == 2)].dropna()
24df_second_mr = deaths_solo_mr[(deaths_solo_mr['victim_placement'] == 2)].dropna()
25print (df_second_er)
26
27position_data = ["killer_position_x","killer_position_y","victim_position_x","victim_position_y"]
28for position in position_data:
29 df_second_mr[position] = df_second_mr[position].apply(lambda x: x*1000/800000)
30 df_second_mr = df_second_mr[df_second_mr[position] != 0]
31
32 df_second_er[position] = df_second_er[position].apply(lambda x: x*4096/800000)
33 df_second_er = df_second_er[df_second_er[position] != 0]
34
35df_second_er=df_second_er
36# erangel熱力圖
37sns.set_context('talk')
38bg = imread("erangel.jpg")
39fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(15,15))
40ax.imshow(bg)
41sns.kdeplot(df_second_er["victim_position_x"], df_second_er["victim_position_y"], cmap=cm.Blues, alpha=0.7,shade=True)
42
43# miramar熱力圖
44bg = imread("miramar.jpg")
45fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(15,15))
46ax.imshow(bg)
47sns.kdeplot(df_second_mr["victim_position_x"], df_second_mr["victim_position_y"], cmap=cm.Blues,alpha=0.8,shade=True)
it2
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