大家好，今天我们从网上抓取了部分游戏发行大厂在App Store也就是苹果上架过的游戏产品数据，看看这些产品现在都是啥状态。

说明：

• 数据来源苹果App Store，上架是指该应用首次上传苹果后台审核通过且进行了预定发布或者正式发布（并非都是传统意义上的上线）；
• 本文涉及到的游戏发行大厂有：腾讯游戏、网易游戏、字节游戏、快手游戏和B站（主要是他们发的游戏产品较多）；
• 只做简单的统一展示，不做任何评价。
  

关注公众号可以叫我才哥，回复0319可获取游戏发行大厂App Store游戏名单。

1. 各游戏发行产品状态分布

我们选择的这些游戏发行在App Store累积上架了460款产品，截止目前已经下架173款，仍在运营281款，另外有6款属于预订上线阶段。

注意：附录部分我们会贴上预订产品信息

import pandas as pd

df = pd.read_excel('F:\PythonCool\可视化\游戏厂商产品数\游戏公司产品数据0318.xlsx')
df[['上架日期', '最近更新日期', '下架日期']] = df[['上架日期', '最近更新日期', '下架日期']].apply(lambda x : pd.to_datetime(x))
pd.pivot_table(df,index='厂商',columns='当前状态',values='应用名称',aggfunc='count',
              margins=True,margins_name='汇总').fillna(0).astype('int').sort_values(by ='汇总',ascending= False).reset_index()

在460款产品中，腾讯202款占比高达44%，但是腾讯有34%的产品已经处于下架状态；网易游戏161款占比35%，但是有一半共81款产品已经处于下架状态。

all_数量 = pd.pivot_table(df,index='厂商',columns='当前状态',values='应用名称',aggfunc='count').fillna(0).astype('int').reset_index()
cp = all_数量.melt(id_vars='厂商')

import plotly.express as px

fig = px.sunburst(cp,path=['厂商','当前状态'] ,values='value',color='厂商')
fig.update_layout(margin=dict(t=10, b=10, r=10, l=10))
fig.update_traces(textinfo='label+value+percent parent',textfont = dict(size = 12))
fig.show()

2. 各游戏发行仍在线产品分布

目前仍在线运营的产品中，腾讯有130款、网易80款、字节游戏-Ohayoo(休闲品类)共32款、B站21款，其他均为个位数。

在线 = df[df['当前状态']=='在线']
在线.groupby('厂商')['应用名称'].count().to_frame('应用数量').sort_values(by ='应用数量',ascending= False).reset_index()

import plotly.express as px

数量 = 在线.groupby('厂商')['应用名称'].count().to_frame('应用数量').reset_index()
fig = px.bar(数量, 
             x= "厂商", y= '应用数量', 
             text= '应用数量',
             title= "厂商在线运营游戏产品数量",
             color= '应用数量',
             color_continuous_scale='SunsetDark')
fig.update_layout(barmode='stack', xaxis={'categoryorder':'total descending'})
fig.show()

3. 2021年之后仍有更新的在线产品

我们可以看到，对比仍在线产品来说，腾讯仅不到一半的产品共64/130款在今年以来有过版本更新，网易则有57/80款，字节游戏-Ohayoo(休闲品类)共28/32款、B站也是不到一半共10/21款在今年以来有过大版本更新。

live游戏 = df[(df['最近更新日期']>='2021-01-01') & (df['当前状态']=='在线')]
live游戏.groupby('厂商')['应用名称'].count().to_frame('应用数量').sort_values(by ='应用数量',ascending= False).reset_index()

import plotly.express as px

live数量 = live游戏.groupby('厂商')['应用名称'].count().to_frame('应用数量').reset_index()
fig = px.bar(live数量, 
             x= "厂商", y= '应用数量', 
             text= '应用数量',
             title= "厂商在2021年元旦至今仍有版本更新的在线运营产品",
             color= '应用数量',
             color_continuous_scale='SunsetDark')
fig.update_layout(barmode='stack', xaxis={'categoryorder':'total descending'})
fig.update_traces(textposition='outside')
fig.show()

4. 各游戏发行上架产品年份趋势

我们以年份为频率看游戏发行上架产品情况，可以看到：

• B站则在2019和2020年都有不错的产品线，今年也已经发布了1款好像是付费游戏；
• 网易、腾讯超级大厂则在最近几年每年上架的产品数稍有下降，猜测是精品化策略下的选择；
• 字节游戏-Ohayoo在2020年爆发式发布了22款休闲产品，并且今年才不到3个月已经发布了10款；
• 字节游戏-朝夕光年今年已经有两款产品已经处于预订阶段;
• 快手游戏-慕远在去年发布了6款产品，今年也已经发布了3款，感觉也已经加快了脚步；
• 阿里游戏-灵犀从2017到2020年基本上每年都有3-4款产品上线。

附录-产品

预订产品：

df[df['当前状态']=='预订'].sort_values(by = '上架日期',ascending=False)

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