python王者荣耀数据分析python 王者荣耀

背景介绍

王者荣耀是中国最流行的竞技游戏之一，每月都有数百万的玩家在玩这个游戏。该游戏有一个官方API，允许开发者访问游戏数据。使用Python可以轻松地从该API中获取玩家和比赛数据，并进行分析。

#导入Request和json库
import requests
import json

#定义API URL和玩家名
player = "520"
player_url = "https://api.pallas.tgp.qq.com/core/get_player_info?vappid=1105963823&openid={}".format(player)

#发送请求并转换成json格式
r = requests.get(player_url)
player_data = json.loads(r.text)

数据获取与清洗

使用API获取的数据需要进行清洗和转换，以使其易于分析。在获取和清洗完数据后，我们可以将其转换为数据帧，并使用Python中的pandas库对数据进行分析。

#导入pandas库
import pandas as pd

#将获得的原始数据转换为数据帧
player_df = pd.DataFrame(player_data)

#剔除不必要的列
player_df = player_df.drop(["msg", "ret"], axis=1)

#修改列名
player_df = player_df.rename(columns={"data": "player_info"})

分析玩家数据

在玩家数据的这个例子中，我们可以使用pandas库将数据帧转换为更具可读性和易于分析的格式。我们可以对玩家数据进行各种分析，比如找出玩家的最高排名、最喜欢的英雄，以及其他感兴趣的数据。

#将玩家信息转换为数据帧
player_info_df = pd.DataFrame(player_df["player_info"][0], index=[0])

#选择列以进行分析
selected_cols = ["area_rank", "rank", "nick_name", "level", "rank_change_num", "battle_score", "heroes"]

#将所选列转换为数据帧
selected_cols_df = pd.DataFrame(player_info_df[selected_cols])

#打印数据框
print(selected_cols_df)

分析比赛数据

使用API获取的数据可以用于比赛分析。在这个例子中，我们将使用API获取两个队伍的比赛数据，并将其转换为数据帧。我们可以使用该数据来找出比赛中的最有价值的球员，最受欢迎的赛事，以及其他感兴趣的数据。

#创建比赛API URL
match_url = "https://api.pallas.tgp.qq.com/core/get_match_list?vappid=1105963823&openid=0&imei=&device_id=0&client_version=&channel_id=&area_id=&offset=0&limit=20&extra=ajson&source=3"

#发送比赛API请求并转换为json格式
r = requests.get(match_url)
match_data = json.loads(r.text)

#将比赛数据转换为数据帧
match_df = pd.DataFrame(match_data["data"]["list"])

#筛选出所需的列
selected_cols = ["area_id", "mode", "start_time", "end_time", "match_score", "top_kda_info", "blue_name", "red_name"]

#将所选列转换为数据帧
selected_cols_df = pd.DataFrame(match_df[selected_cols])

#打印数据框
print(selected_cols_df)