用Python分析了1w场吃鸡数据，原来吃鸡要这么玩！

解决代码如下：

Fortnite_clean[Fortnite_clean['afford_damage']>=451].grade.mean() 
output:3.125 
 
Fortnite_clean[Fortnite_clean['building_damage']>=20000].grade.mean() 
output:1.75 

可推断，knockout_number，precision和cause_damage这几个数据对于吃鸡固然重要，但是要是在4人小组中，围绕1到2个输出位，配置1到2为抗住伤害的肉盾和负责拆板子的机枪手，对吃鸡是大有益处的。

dfData = Fortnite_one.corr() 
plt.subplots(figsize=(8, 8)) # 设置画面大小 
sns.heatmap(dfData, annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues") 
plt.show() 

（编辑：惠州站长网）

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