Le monde de PUPG dont les gens du monde entier sont enthousiasmés. Après tout, je suis curieux des armes puissantes.
J'ai donc lu le fichier csv et écrit environ 30 lignes de code avec pairplot J'ai essayé de le visualiser.
J'ai récemment touché à l'intrigue de paires de seaborn et l'ai trouvé intéressant, et j'ai pensé que je pourrais l'essayer avec autre chose que des données solides telles que l'iris et le titanic, alors je l'ai essayé. Par conséquent, les données et la méthode utilisées pour le traçage peuvent être incorrectes. Si tel est le cas, j'apprécierais que vous me donniez quelques conseils.
Référence de csv →
https://www.kaggle.com/skihikingkevin/pubg-match-deaths? C'est kaggle.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("Chemin vers csv")
#Il ne peut être tracé que s'il s'agit de données numériques.
show_df = df.drop(['victim_position_x','victim_position_y','victim_placement','killer_placement','killer_name'],axis=1)
#Supplément de valeur de défaut
show_df['kill_position_x'] = show_df['killer_position_x'].fillna(show_df['killer_position_x'].mean())
show_df['kill_position_y'] = show_df['killer_position_y'].fillna(show_df['killer_position_y'].mean())
#Suppression des valeurs de défaut
show_df = show_df.drop(['killer_position_x','killer_position_y'],axis=1)
print(show_df.isna().all(axis=0))
#Converti de sorte que le pistolet puisse être identifié par des chiffres.
show_df['gan_type'] = show_df['killed_by'].replace({'Punch':0,'Deagle':1,'P1911':2,'R45':3,'R1895':4,'P18C':5,'P92':6,\
'Skorpion':7,'S12K':8,'S1897':9,'S686':10,'DBS':11,'Tommy Gun':12,\
'Vector':13,'Micro UZI':14,'MP5K':15,'PP-19 Bizon':16,'UMP45':17,\
'AUG':18,'G36C':19,'M16A4':20,'M416':21,'M762':22,'Mk47 Mutant':23,\
'QBZ':24,'SCAR-L':25,'AKM':26,'GROZA':27,'M249':28,'DP-28':29,\
'AWM':30,'Win94':31,'Kar98k':32,'M24':33,'mini14':34,'QBU':35,'Mk14':36,'SKS':37,\
'SLR':38,'VSS':39,'Bluezone':40,'Down and Out':41,'Falling':42,'Grenade':43,'Hit by Car':44,'death.WeapSawnoff_C':45,'Mini 14':46,\
'UMP9':47,'Machete':48,'Sickle':49,'Groza':50,'Crossbow':51,'Drown':52,'Uaz':53,'Pan':54,'RedZone':55,'Motorbike':56,'Buggy':57,\
'death.ProjMolotov_DamageField_C':58,'Dacia':59,'Motorbike (SideCar)':60,'death.Buff_FireDOT_C':61,'Crowbar':62,'Van':63,'Pickup Truck':64,\
'Aquarail':65,'Boat':66,'death.ProjMolotov_C':67,'death.PG117_A_01_C':68,'death.RedZoneBomb_C':69,'death.PlayerMale_A_C':70}).astype(int)
two = print(show_df.head(10))
w = sns.pairplot(show_df[0:101],hue='killed_by')
w.savefig('PUPG.png')
plt.show()
temps → temps tué? Unité maximum seconde tué_by → Ceci est similaire à gan_type ci-dessous, mais spécifié comme argument de hue. gan_type → C'est un type d'arme littéralement, mais j'ai résumé celles causées par la cause du décès. Au début, je pensais gratter des informations sur les armes de Pupg et les passer au dictionnaire, mais quand je l'ai implémentée pour que les informations que je voulais soit stockées dans différentes balises (a, b, strong) et prenaient tout, 300 lignes J'ai abandonné ce temps et j'ai essayé de le faire, mais cela a pris du temps parce que c'est devenu un code et j'ai gratté les objets attachés à d'autres armes. .. ..
Exemple: j'ai été tiré par une voiture. J'ai été renversé par un vélo. J'ai été tué par un coup de poing. Tel kill_position → Coordonnées tuées?
Il souffre un peu de 2 et 1, mais je pense qu'il y a beaucoup de gens qui utilisent un pistolet appelé M416 pour creuser dans les rangs supérieurs.