今天分享的一个实战案例是关于游戏行业的，数据量级比较大，数据包含近229万条记录和 109个字段 ，以下取较重要的字段进行说明。
相关数据已经给大家打包好，感兴趣的同学后台回复 “游戏数据” ，即可获取完整数据集，做更多有趣探索分析。
字段说明
分析思路
分析过程
1. 导入数据
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import read_csvfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplotas pltimport pylab as plfrom matplotlib.font_managerimport FontManager, FontPropertiespd.set_option('display.max_columns',None)#为了数据安全，copy一份数据df=df0#检查是否有空值print(df.isnull().any().any())#观察数据构成print(df.head())
2. 清洗数据
#以user_id为维度，删除重复数据，并查看用户总数df=df.drop_duplicates(subset='user_id')print('用户总数：',len(df['user_id']))→用户总数：2288007
3. 计算用户注册时间分布
#首先将注册时间精确到天register_date=[]for i in df['register_time']: date=i[5:10] register_date.append(date)df['register_time']=register_date#计算每天的注册人数df_register=df.groupby('register_time').size()df_register.columns=['日期','注册人数']print(df_register)（可视化）plt.plot(df_register)plt.grid(True)pl.xticks(rotation=90)font=FontProperties(fname='/System/Libra
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