基于python的游戏玩家行为数据分析与预测_python有付费数据如何做简单预测(1)

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

#对数据1,2进行合并
print(‘内连接合并后的数据框大小’,
pd.concat([data1,data2],axis=1,join=‘inner’).shape)

data3 = pd.merge(data1,data2,how=‘inner’,on=‘user_id’)
data3.to_csv(’./data/吴硕秋202006180058.csv’,sep=’;’,index=False)

二. 数据探索与特征构建

1.玩家活跃度分析

（1）计算全部玩家平均在线时长
avg_time = data3.avg_online_minutes.mean()
avg_time

（2）#计算付费玩家平均在线时长
pay_avg_time = data3[data3.pay_price > 0].avg_online_minutes.mean()
pay_avg_time

#利用等宽离散法记录充值次数分布
pay_cut = pd.cut(data2[‘pay_count’],40)
print(‘离散化后充值次数分布:\n’,pay_cut.value_counts())

（3） 绘制玩家平均在线时间箱线图

绘制全部玩家平均在线时间箱线图

plt.figure(figsize=(10