TFT 데이터 분석 -1

📌 **실행 및 진행 사항 정리**

데이터 불러오기

import pandas as pd 
import numpy as np
import time
import altair as alt
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt 
palette = sns.color_palette("pastel")
df = pd.read_csv("Base_df.csv")
df1 = pd.read_csv("strange.csv") 
df2 = pd.read_csv("TFT_Champion_CurrentVersion.csv") 
df3 = pd.read_csv("TFT_item_CurrentVersion.csv")

df 조회

df

diamond_data = df.groupby('Tier').count().loc[['Diamond']] # Diamond 총 수

전부 조회

diamond_data = df.groupby('Tier').get_group('Diamond')

평균 플레이 타임

floor_Ranked = df.groupby('level')['ingameDuration'].mean() # level 별 평균 플레이타임 / 소수점 이하 내림 / 내가 떨어진 시점

np.floor(floor_Ranked)

floor_Ranked = df.groupby('level').mean()
floor_Ranked

모든 티어 마지막 라운트와 랭크 수 구하기

df_ba = df.groupby('lastRound')['Ranked'].count()
df_ba

시각화 조회

dplot8 = df_ba.T.plot(kind='bar',color=['#F4D13B','#9b59b6'])
plt.title("bar plot1")
plt.xlabel("Ranked")
plt.ylabel("usercnt")

1위부터 8위까지 나누기

rank1 = ((df['Ranked']==1))
rank2 = ((df['Ranked']==2))
rank3 = ((df['Ranked']==3))
rank4 = ((df['Ranked']==4))
rank5 = ((df['Ranked']==5))
rank6 = ((df['Ranked']==6))
rank7 = ((df['Ranked']==7))
rank8 = ((df['Ranked']==8))

#시각화 조회
df[rank1].groupby('lastRound')['Ranked'].count().plot.bar(color=['green'])