данные взяты с этого сайта: https://www.kaggle.com/gregorut/videogamesales

Топ-10 самых продаваемых игр

top_games = data.nlargest(10, 'Global_Sales') # Выбираем 10 игр с наибольшими продажами

Стилизация графика

plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x='Global_Sales', y='Name', data=top_games, palette='viridis') plt.title('Топ-10 самых продаваемых игр', fontsize=16) plt.xlabel('Продажи (миллионы)', fontsize=14) plt.ylabel('Название игры', fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show()

Группировка данных по годам и суммирование продаж

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

Стилизация графика

plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(x=yearly_sales.index, y=yearly_sales.values, color='blue', linewidth=2.5) plt.title('Динамика продаж видеоигр по годам', fontsize=16) plt.xlabel('Год', fontsize=14) plt.ylabel('Продажи (миллионы)', fontsize=14) plt.grid(True) # Добавляем сетку plt.show()

Группировка данных по жанрам и суммирование продаж

genre_sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)

Стилизация графика

plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=genre_sales.values, y=genre_sales.index, palette='coolwarm') plt.title('Распределение продаж по жанрам', fontsize=16) plt.xlabel('Продажи (миллионы)', fontsize=14) plt.ylabel('Жанр', fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show()

Суммирование продаж по регионам

region_sales = data[['NA_Sales', 'EU_Sales', 'JP_Sales', 'Other_Sales']].sum()

Стилизация графика

plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.pie(region_sales, labels=region_sales.index, autopct='%1.1f%%', colors=sns.color_palette('pastel'), startangle=90) plt.title('Доля продаж по регионам', fontsize=16) plt.show()

https://colab.research.google.com/drive/1D9aoOycEhE2PNNSwAmhJ0semPcmaLkkE?usp=sharing