Original size 228x352

Анализ рынка видеоигр с помощью Python

PROTECT STATUS: not protected
3

Обоснование выбора

Видеоигры — это огромная индустрия, которая продолжает расти. Мне было интересно проанализировать, какие жанры и платформы наиболее популярны, как менялись продажи игр по годам, какие регионы являются ключевыми для индустрии, а также выявить другие интересные закономерности. Эти данные могут быть полезны для разработчиков игр, издателей и маркетологов, чтобы лучше понимать рынок и принимать стратегические решения.

Графики

big
Original size 1189x590

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import kagglehub import os

Download latest version

path = kagglehub.dataset_download («gregorut/videogamesales»)

Путь к файлу данных

file_path = os.path.join (path, 'vgsales.csv') # Предполагаем, что файл называется 'vgsales.csv'

print («Path to dataset files:», file_path)

Чтение данных

data = pd.read_csv (file_path)

print (data.head ())

Преобразование столбца 'Year' в числовой формат

data['Year'] = pd.to_numeric (data['Year'], errors='coerce')

Группировка данных по годам и суммирование продаж

sales_by_year = data.groupby ('Year')['Global_Sales'].sum ().reset_index ()

Удаление строк с пропущенными значениями

sales_by_year = sales_by_year.dropna ()

Построение графика

plt.figure (figsize=(12, 6)) plt.plot (sales_by_year['Year'], sales_by_year['Global_Sales'], marker='o') plt.title ('Динамика продаж видеоигр по годам') plt.xlabel ('Год') plt.ylabel ('Общие продажи (млн. копий)') plt.grid () plt.xticks (sales_by_year['Year'].astype (int), rotation=45) plt.tight_layout () plt.show ()

Анализ рынка видеоигр с помощью Python
3
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more