python学习笔记(六) Pandas数据分析实战——基于Kaggle电子游戏销量数据集

一、数据集初识

数据量： 共计16598条数据
数据来源：Video Games Sales
数据字段：

二、数据读取与预处理

import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
os.chdir('C:/Users/dell/Desktop')
plt.style.use('ggplot')  #使用ggplot风格
na_values=['N/A']  #缺失值类型为N/A
df=pd.read_csv('vgsales.csv',na_values=na_values)
df=df.dropna(how='any',axis=0)

三、描述性统计分析

(1) 查看游戏类别、发布平台、发行商类别数

types=pd.DataFrame(df['Genre'].value_counts())

types.plot(kind='bar',alpha=0.6,color='Blue',figsize=(12,8),
legend=False,
title='The counts of all Genres')

a=np.arange(len(df))   #添加数据标签
for index,count in zip(a,types['Genre']):
	plt.text(index,count+50,count,ha='center',va='bottom')
	
plt.show()

从上图来看，动作类游戏最多，其次是运动类游戏。

按照上述方式，我们还可以得到发布平台、发行商的类别数。这里，以各自的前五名进行展示

f,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(15,6))
types=pd.DataFrame(df['Genre'].value_counts()[:5])
platform=pd.DataFrame(df['Platform'].value_counts()[:5])
publisher=pd.DataFrame(df['Publisher'].value_counts()[:5])

a=np.arange(len(types))
b=np.arange(len(platform))
c=np.arange(len(publisher))


types.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='Blue',
           title='The counts of top 5 types',ax=ax[0])
for index,count in zip(a,types['Genre']):
    ax[0].text(index,count+50,count,ha='center',va='center')
    
platform.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='red',
           title='The counts of top 5 Platforms',ax=ax[1])
for index,count in zip(b,platform['Platform']):
    ax[1].text(index,count+30,count,ha='center',va='center')

publisher.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='Green',
           title='The counts of top 5 Publisher',ax=ax[2])
for index,count in zip(b,publisher['Publisher']):
    ax[2].text(index,count+20,count,ha='center',va='center')
    
plt.show()

发布平台较多的是DS和PS2，发行商较多的是Electirc Arts，Activision

(2) 查看受欢迎的游戏类型、平台、发行商
从类别数量来看，类别数较多的不一定受欢迎。这里，我们以销量为纵轴，看看哪些游戏类型、平台、发行商较受欢迎。为方便展示结果，这里都取前五名演示

f,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(15,6))
#分组统计，并按全球销量降序排列,取前五名
types=pd.DataFrame(df.groupby('Genre').
                   agg({'Global_Sales':np.sum})).
                   sort_values(by='Global_Sales',
                   ascending=False)[:5]
                                                                                                   
platform=pd.DataFrame(df.groupby('Platform').
                     agg({'Global_Sales':np.sum})).
                     sort_values(by='Global_Sales',
                     ascending=False)[:5] 
                                                                                                         
publisher=pd.DataFrame(df.groupby('Publisher').
					   agg({'Global_Sales':np.sum})).
					   sort_values(by='Global_Sales',
					   ascending=False)[:5]
                                                                                 
font={
    'family':'DejaVu Sans',
    'weight':'normal',
    'size':12
}
types.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='Blue',
           title='The Sales of top 5 Game Genres',
           ax=ax[0],legend=False)
ax[0].set_ylabel('Genre_Sales',font)

platform.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='red',
           title='The Sales of top 5 Game Platforms',
           ax=ax[1],legend=False)
ax[1].set_ylabel('Platform_Sales',font)

publisher.plot(kind='bar',
           alpha=0.6,color='Green',
           title='The Sales of top 5 Game Publisher',
           ax=ax[2],legend=False)
ax[2].set_ylabel('Publisher_Sales',font)    

plt.subplots_adjust(wspace=0.3)  #调整各个子图横向间距
plt.show()

从销量角度来看，最受欢迎的游戏类型是动作类游戏，最受欢迎的平台为PS2，最受欢迎的发行商为Nintendo

(3) 按地区，查看受欢迎的游戏类型、平台、发行商

data=df.pivot_table(index='Genre',
                    values=['JP_Sales','EU_Sales',
                    'NA_Sales','Global_Sales'],
                    aggfunc=np.sum,)

data['NA_prop']=data['NA_Sales']/data['Global_Sales']
data['JP_prop']=data['JP_Sales']/data['Global_Sales']
data['EU_prop']=data['EU_Sales']/data['Global_Sales']

f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))
index=np.arange(len(data))
minColor = (31/256,78/256,95/256)   
midColor = (121/256,168/256,169/256)  
maxColor = (170/256,207/256,208/256) 

#绘制堆积柱形图
plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor)
plt.bar(
        index,data.JP_prop,
        bottom=data.NA_prop, 
        color=midColor
        )
plt.bar(
        index,data.EU_prop,
        bottom=data.NA_prop, 
        color=maxColor
        )
font={
    'family':'DejaVu Sans',
    'weight':'normal',
    'size':12
}
plt.xticks(index,data.index,rotation=90)
plt.title('The Proportion of Different Areas',font)
plt.ylabel('Proportion',font)
plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],
loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6)
plt.show()

北美地区各类游戏销量都挺高的呢，日本也只有角色扮演类游戏销售较高。同样的方法，可得到发布平台、发行商的地区销售分布

X360、GBA、XB这三个发布平台在北美更受欢迎，PS4，PC这两个平台在欧洲更受欢迎

发行商Activision、THQ、Microsoft Game Studios在北美更受欢迎，Namco Bandai Games 在日本更受欢迎

四、时序分析

(1) 全球销量的时序变化

time=df.groupby('Year').agg({'Global_Sales':'sum'})

time.plot(alpha=0.6,figsize=(12,8),
         legend=False,color='Blue')

plt.xticks(np.arange(time.index.min(),   #调整横轴时间间隔
           time.index.max()),
           rotation=90)

font1={'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size'   : 12,
}
plt.title('The Global_Sales Changing Chart',font1)
plt.ylabel('Global_Sales',font1)   

plt.vlines(time.idxmax(),0,          #添加垂线
           int(time['Global_Sales'].max()),
           linestyle='--',color='red')

plt.annotate('The Highest Sales is {} million'.  #标注最高销量
             format(int(time.Global_Sales.max())),
             xy=(time.idxmax(),int(time.Global_Sales.max())),
             xytext=(time.idxmax()+1,int(time.Global_Sales.max())+15),
             arrowprops=dict(color='red',headwidth=8,headlength=8),
             family='fantasy')
plt.show()

从上图来看，全球游戏销量在2008年总体上呈现出逐渐增大趋势，2008年达到峰值6.78亿销量，之后销量大幅度下滑，电子游戏市场逐渐惨淡。

(2) 各地区销量变化(北美、日本、欧洲)

#按年汇总各地数据
data=df.pivot_table(index='Year',
                    values=['JP_Sales','EU_Sales',
                    'NA_Sales','Global_Sales'],
                    aggfunc=np.sum)
#计算比例          
data['NA_prop']=data['NA_Sales']/data['Global_Sales']
data['JP_prop']=data['JP_Sales']/data['Global_Sales']
data['EU_prop']=data['EU_Sales']/data['Global_Sales']

f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))
index=np.arange(len(data))
minColor = (117/256,79/256,68/256) 
midColor = (236/256,115/256,87/256)
maxColor = (253/256,214/256,146/256)

plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor)
plt.bar(
        index,data.JP_prop,
        bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度
        color=midColor
        )
plt.bar(
        index,data.EU_prop,
        bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度
        color=maxColor
        )
font={
    'family':'DejaVu Sans',
    'weight':'normal',
    'size':12
}
plt.xticks(index,data.index,rotation=90)
plt.title('The Proportion of Different Areas',font)
plt.ylabel('Proportion',font)
plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6)
plt.show()

f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))
plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor)

plt.bar(
        index,data.JP_prop,
        bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度
        color=midColor
        )
plt.bar(
        index,data.EU_prop,
        bottom=data.NA_prop,
        color=maxColor
        )
font={
    'family':'DejaVu Sans',
    'weight':'normal',
    'size':12
}
plt.xticks(index,data.index,rotation=90)
plt.title('The Proportion of Different Areas',font)
plt.ylabel('Proportion',font)

plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],
           loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6)
plt.show()

从堆积柱形图来看，全球电子游戏的销售量主要来自于北美地区，在1983-1995年期间，日本地区的电子游戏销售市场占有较大比重，之后就销声匿迹了；随后，欧洲地区电子游戏销售市场于1996年开始，占比逐渐增大。(像2017年、2020年全球电子游戏销量只来自于日本地区和北美地区，感觉最近几年数据并没有统计完全。)

(3)    建模预测

1.保证年份的连续性，剔除2020年的数据，并对序列作差分

data=pd.DataFrame(df.groupby('Year').agg({'Global_Sales':np.sum}))
data=data.drop(data.index[38])

从(1)的时序图来看，序列是不平稳的，这里首先做一阶差分，进行平稳性检验并绘制差分后的时序图。

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF
diff_data=data.diff().dropna()   #去除NA值
print('一阶差分后序列ADF检验P值为{}'.format(ADF(new_data['Global_Sales'])[1]))
diff_data.plot()

从ADF检验结果来看，P值小于0.05，故有充分理由拒绝原假设，即可认为差分后的序列是平稳的；此外，从差分时序图也可看出，序列大致围绕着0上下波动。

2.绘制ACF、PACF图，进行初步定价

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf 
plot_acf(new_data,lags=15).show()
plot_pacf(new_data,lags=15).show()

从自相关图和偏自相关相关图可知，都呈现拖尾性，可建立ARMA(1,1)

3.拟合与预测

这里，仅对差分后的序列进行拟合。（实际上应该差分的还原再预测）

from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
model = ARMA(new_data,order=(1,1)).fit()
plt.plot(new_data,label='Origin_diff')
plt.plot(predict_ts,label='Predict_diff')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

关于ARMA模型的差分还原，网上找了一些教程，最后执行出的结果都是NAN。这里再用R进行预测一下，emm，后面几年销量直接为负了…（可能原数据集最近几年的数据根本没有统计完全，2016年全球销量有70.9million，2017年就只有0.05million了…总感觉数据有点异常）

转载：https://blog.csdn.net/shine4869/article/details/105428105