Доброго времени суток! В этой статье будем проводить анализ данных, с помощью библиотеки pandas для python, а также библиотеки numpy и matplotlib. Итак, для анализа я взял данные по сервису Steam. Файл с данными в формате csv я скачал с сайта https://www.kaggle.com. В этом файле собраны даты выхода игр, их оценка Metacritic, рекомендации пользователей, а также данные по жанрам и ценам. Ещё есть отдельный столбец, в котором указано бесплатная игра или нет, с него мы и начнём. Для начала импортируем нужные библиотеки import pandas as pd import numpy as np import matplotlib...
🔥 Полезные библиотеки Python Steam-OSINT-TOOL - OSINT инструмент для Steam. Введите ссылку на профиль пользователя в Steam и получите: 🌵 список аккаунтов, с которыми он чаще всего контактирует; 🌵 список его публичных комментариев. ⚙️ GitHub/Инструкция #python #osint #tools