零基础上手Python数据分析 (终章)：[综合案例实战] 视频游戏销售分析 - 全流程演练，从数据到洞察

写在前面

—— 终极挑战！整合所学，完成你的数据分析代表作，用 Python 解读游戏市场

经过前面二十多篇博客的系统学习和练习，你已经从 Python 的基础语法出发，一路披荆斩棘，掌握了 NumPy 的数值计算基础，精通了 Pandas 的数据处理与分析核心操作，并学会了使用 Matplotlib 和 Seaborn 将数据转化为富有洞察力的可视化图表。

现在，是时候将所有这些“武功秘籍”融会贯通，像一名真正的数据分析师一样，独立完成一个从头到尾的数据分析项目了！

本次实战目标：视频游戏销售数据分析

我们将选取一份公开的 全球视频游戏销售数据集 (你可以在 Kaggle 等数据平台上找到类似的数据集，例如 “Video Game Sales with Ratings”)，模拟一次完整的商业数据分析流程。通过这个项目，我们将尝试回答一些关于视频游戏市场的有趣问题，例如：

• 哪些游戏类型最受欢迎？
• 哪些游戏平台在其生命周期中表现最佳？
• 哪些发行商主导了市场？
• 不同地区的市场偏好有何差异？
• 游戏销售是否存在明显的年份趋势？

为什么选择这个案例？

• 趣味性与相关性： 电子游戏是许多人感兴趣的话题，分析游戏市场能让学习过程更有趣。
• 数据丰富度： 该类数据集通常包含多个维度（名称、平台、年份、类型、发行商、区域销售额等），提供了丰富的分析角度。
• 综合性强： 分析过程需要综合运用数据读取、清洗、转换、合并、分组、聚合、排序、统计和可视化等几乎所有前面学习过的技能。
• 实践价值高： 模拟了真实商业分析场景，有助于培养解决实际问题的能力和数据驱动的思维方式。

在本案例中，你将体验到：

1. 明确分析目标与提出问题。
2. 获取并加载数据。
3. 探索性数据分析 (EDA)，理解数据。
4. 数据清洗与预处理，保证数据质量。
5. 深入分析与可视化，回答关键问题。
6. 总结发现与提炼洞察。

这不仅是对你所学知识的一次全面检验，更是一次宝贵的实战经验积累。 准备好迎接挑战，让我们一起深入这个充满乐趣和洞察的游戏数据世界吧！

📥 一、项目启动：明确目标与获取数据

1. 定义分析目标

本次分析的主要目标是了解全球视频游戏销售市场的整体情况、关键特征和趋势，重点关注以下方面：

• 游戏类型 (Genre) 的受欢迎程度和盈利能力。
• 游戏平台 (Platform) 的历史表现和演变。
• 主要游戏发行商 (Publisher) 的市场地位。
• 不同地区 (Region: NA, EU, JP, Other) 的销售特点和偏好。
• 游戏销售额随年份 (Year) 的变化趋势。

2. 获取数据

我们将使用一份常见的公开视频游戏销售数据集 vgsales.csv。你可以从 Kaggle 等平台下载。假设你已经将该文件下载到了你的工作目录下。

(说明： 如果你无法下载该文件，可以在网上搜索 “vgsales.csv” 找到类似的公开数据，或者为了运行代码，可以先创建包含少量模拟数据的 CSV 文件。但为了分析的真实性，建议使用真实的公开数据集。)

3. 加载数据

使用 Pandas 的 read_csv() 函数加载数据到 DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 设置可视化风格
sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文显示（如果需要显示中文）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题# 加载数据 (假设 vgsales.csv 在当前目录下)
try:df_raw = pd.read_csv("vgsales.csv")print("数据加载成功！")
except FileNotFoundError:print("错误：vgsales.csv 文件未找到，请确保文件在当前目录下或提供正确路径。")# 在这里可以添加代码创建模拟数据，或者退出程序# 为了演示，我们假设文件已加载# 模拟一个极简的 DataFrame 结构以继续，但强烈建议使用真实数据data_sim = {'Rank': [1], 'Name': ['Wii Sports'], 'Platform': ['Wii'], 'Year': [2006.0], 'Genre': ['Sports'], 'Publisher': ['Nintendo'], 'NA_Sales': [41.49], 'EU_Sales': [29.02], 'JP_Sales': [3.77], 'Other_Sales': [8.46], 'Global_Sales': [82.74]}df_raw = pd.DataFrame(data_sim)print("已创建模拟数据用于演示。")print("\n数据集基本信息:")
df_raw.info()print("\n数据集前 5 行预览:")
print(df_raw.head())print("\n数据集后 5 行预览:")
print(df_raw.tail())

🧐 二、数据探索与理解 (EDA - Initial Exploration)

在进行任何清洗或分析之前，先对数据进行初步的探索性分析，了解其结构、内容和潜在问题。

# 1. 查看数据维度
print("\n数据维度 (行数, 列数):", df_raw.shape)# 2. 查看列名
print("\n列名:", df_raw.columns)# 3. 查看数据类型
print("\n数据类型:\n", df_raw.dtypes)# 4. 查看缺失值情况
print