Steam_game_Analysis_3 저번에 이어서 , 추천수와 , Genre , Metacritic의 값에 따른 분석을 해 볼 것이다. 코드를 보면서 확인해 보자. 저번에 사용했던 CSV 파일을 기반으로 한다. Free_Game Vs Pair Game 의 Metacritic 점수를 비교해 본다 . d = {'one' : pd.Series([fs[0], nfs[0]], index=['Free S', 'Paid S'])}# Scoring df = pd.DataFrame(d) df.plot(kind='bar', title="Metacritic Mean Rating", legend=False) plt.savefig("C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(Github)/FreeVsP..

저번에 이어서 이번에는 , Free Game과 Pair Game 을 추천정도에 따라서 비교를 해 볼 것이다. 마찬가지로 https://github.com/Kiminwoo/steam-data/blob/master/analysis/analysis-elh.ipynb위 사이트를 참고해서 공부를 하였다. 먼저 , 필요한 라이브러리를 로딩해 준다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sea 데이터 시각화 지정sea.set_palette("muted") Python에서 Excel 파일을 로딩시켜 준다. DF = pd.read_excel("C:/Users/user/Desktop/졸작/Steam게임데이타(..

우선 글을 쓰기 전에 , 참고한 사이트는 다음과 같다 . https://github.com/Kiminwoo/steam-data 위 사이트를 들어가면 , Steam 게임들을 정리해 놓은 csv파일과 , 분석해 놓은 글이 있다. csv파일은 2017년까지의 데이터만 있다. 언어는 Python을 사용한다. 나도 여기서 도움을 받고 , 어떤식으로 분석을 했는지 확인해 보았다. 코드를 보면서 확인해 본다 . 필요한 library 로딩import scipy as spimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as seaimport pandas as pd 데이터 시각화 지정sea.set_palette("muted") Exel 파일로 저장되어진 게임 데이타를 불러온다.data =..

Steam 에서 특정 태그에 해당하는 태그 성향 분석하기 1 Steam 게임은 게임을 좋아하는 사람이라면 알고 있는 게임 툴일 것이다. Steam에는 수많은 게임들이 존재한다. 정말 매력적인 것은 스팀에서 게임을 올릴 때 , 개발자가 각 게임에 대해서 태그 ( Tag ) 로써 게임의 성향을 써놓았다. 이 태그들을 통하여서 , 각 게임에 대해서 어떠한 특성을 가지고 있는지 알 수 있게 된다. Steam에서는 태그별로 게임들을 분류해 놓았다 . 정말 다양한 Tag들이 존재한다. 이 Tag들에 따른 Game들이 존재하게 되는데 , 과연 이 Tag 에 따른 게임들이 어떻게 다양하게 존재하고 , 얼마나 관계가 있을까 궁금했다. 그래서 나는 R 을 사용해서 크롤링을 해서 , wordcloud2를 사용해서 특정 태그..