# создадим функцию для вывода графиков
def plot_and_corr(x):
data_temp_1 = data_actual[(data_actual['platform'] == x) & data_actual['critic_score'].notna()] \
.pivot_table(index='critic_score', values='total_sales') \
.plot(style='o', grid=True)
plt.xlabel('Оценка критиков')
plt.ylabel('Суммарные продажи')
plt.title(f'Диаграмма рассеяния: {x}')
plt.show()
print(f"Коэффициент корреляции мнения критиков и продаж: {data['critic_score'].corr(data['total_sales'])}")
data_temp_2 = data_actual[(data_actual['platform'] == x) & (data_actual['user_score'] > 0)] \
.pivot_table(index='user_score', values='total_sales') \
.plot(style='o', grid=True)
plt.xlabel('Оценка пользователей')
plt.ylabel('Суммарные продажи')
plt.title(f'Диаграмма рассеяния: {x}')
plt.show()
print(f"Коэффициент корреляции мнения пользователей и продаж: {data['user_score'].corr(data['total_sales'])}")
# Проходимся цклом по всем платформам
platforms = data_actual.query('platform != "X360"')['platform'].unique()
for platform in platforms:
try:
plot_and_corr(platform)
except TypeError:
print(f"Ошибка: нет числовых данных для платформы {platform}")