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：，#pandas數(shù)據(jù)源地址/data_pd.zip壓縮包后解壓：，#-*-coding:utf-8-

importimportpandasasimportmatplotlib.pyplotasdatafile_path='./data_pd/_games_sales.csv'#結(jié)果保存路徑output_path=ifnotos.path.exists(output_path):defcollect_data():data_df=pd.read_csv(datafile_path)returndata_dfdefinspect_data(data_df):],defprocess_data(data_df):#處理空值cln_data_df=#按年份過濾cond=(cln_data_df['Year']>=2005)&(cln_data_df['Year']<=2017)cln_data_df1=cln_data_df[cond]filtered_data_df=#全球銷量計算 filtered_data_df['EU_Sales']\ print('原始數(shù)據(jù)有{}行記錄，處理后的數(shù)據(jù)有{}行記錄'.format(data_df.shape[0],returndefyze_data(data_df):filtered_data_df=data_df[data_df['Global_Sales']>5]grouped_df=filtered_data_df.groupby('Publisher')p_results=grouped_df[['NA_Sales','EU_Sales','JP_Sales','Other_Sales']].sum()returntop20_games, defsave_and_show_results(top20_games, top20_games.to_csv(os.path.join(output_path,'top20_games.csv'),index=False)p_results.to_csv(os.path.join(output_path,' top20_games.plot(kind='bar',x='Name',y='Global_Sales')plt.title('Top20GameSales(2005-2017)')plt.savefig(os.path.join(output_path,'top20_games.png'))plt.title('GameSalesComparison(2005-2017)')plt.savefig(os.path.join(output_path,' defmain():#數(shù)據(jù)獲取data_df=#查看數(shù)據(jù)信息#數(shù)據(jù)處理proc_data

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