인기 게임 PUPG의 킬 분석. seaborn-pairplot 사용.

전세계의 분들이 열중하고 있는, PUPG의 세계.
역시 강한 무기 등 신경이 쓰이거나.

그래서 csv 파일을 읽고 30 줄 정도의 코드를 쓰고 pairplot
시각화 해 보았습니다.

성행하다

최근 seaborn의 pairplot을 만져보고 재미있는 느낌 어떻게든 아이리스와 타이타닉 등의 끈적한 데이터 이외에서 시도할 수 있을까 생각해, 시도한 대로입니다. 따라서 플롯에 사용하는 데이터나 방법이 이상할 가능성이 있습니다. 만약 이것이라면 꼭 조언을 받으면 다행입니다.

csv 참조 →

htps //w w. 꺄gぇ. 코 m / s 키히 킨 g 케 ゔ ぃ ん / 푸 bg-ma tch-da ths ?
kaggle입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

df = pd.read_csv("csvまでのパス")
#数値データでなくてはプロットできない。
show_df = df.drop(['victim_position_x','victim_position_y','victim_placement','killer_placement','killer_name'],axis=1)
#欠陥値の補足
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())
#欠陥値の削除
show_df = show_df.drop(['killer_position_x','killer_position_y'],axis=1)
print(show_df.isna().all(axis=0))
#銃を数字にて識別できるように変換。
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()

time → 죽은 시간? 단위초 최대
killed_by → 여기는 아래 gan_type과 비슷하지만 hue 인수로 지정됩니다.
gan_type→직역으로 총의 타입입니다만, 사인에 기인하는 것을 정리했습니다.
　　　　　
처음에는 pupg의 무기에 관한 정보를 스크래핑하고 사전에 건네주려고 했는데, 원하는 정보가 여러가지 태그에 저장(a, b, strong)되어 있어 모든 것을 취하도록 구현한 바 300행의 코드가 되어 버린 일이나 다른 총에 부속되는 아이템까지 스크레이핑 해 버렸기 때문에, 이번은 포기하고 수타로 했습니다만 꽤 시간이 걸렸습니다. . .

예: 차로 당겼다. 자전거에 탔다. 펀치로 죽였다. 등
kill_position → 죽인 좌표?　

데이터를보고 알았습니까? ? ? ?

1, time을 보고 0부터 시작되어 2000초(동승자가 나올 때까지의 시간)까지의 사이에서 M416이라는 총이 많이 킬 때 사용되었다

2, 1과 조금 입습니다만, 거기로부터 M416이라고 하는 총을 사용해 상위에 몰입하고 있는 사람이 많은 것은?

3, x좌표와 y좌표의 관계로부터 x좌표 약 400000~500000, y좌표 약 300000으로 많이 사망하고 있는 것을 알 수 있다.