main_code.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
#FUNCION MENU PARA MOSTRAR LAS OPCIONES EN LA CONSOLA
def menu():
    print("********************************************BIENVENIDO********************************************") 
    print("""Elige una opcion que quieras conocer por medio de una grafica:""")
    print("1.Graficar la cantidad de videojuegos publicados con respecto al Año de Lanzamiento ")
    print("2.Graficar las Ventas Globales con respecto al Género del videojuego")
    print("3.Graficar las Ventas Globales con respecto a la Compañía de videojuegos ")
    print("4.Graficar el Género del videojuego con respecto a los Años de lanzamiento")
    print("5.Grafica la cantidad de videojuegos que hay por Género ")
    print("6.Graficar las Ventas de NorteAmérica con respecto al año")
    print("7.Graficar las Ventas Japón con respecto al año")
    print("8.Graficar las Ventas Otros con respecto al año")
    print("9.Determinar el top 3 de videojuegos más populares de cada género")
    print("10.Determinar qué compañía genera mayores ventas.")
    print("11.Determinar el porcentaje que aporta cada área geográfica a las Ventas Globales")
    print("Otro numero para salir")
    num = int(input("Ingresa el numero de la opcion que deseas: "))
    return num


#FUNCION PARA SEPARAR EN 1 SOLO ELEMENTO LOS DATOS REPETIDOS
def separador(lista_init):
    lista_fin = []
    for i in lista_init:
        try:
            if (str(int(i))) not in lista_fin:
                lista_fin.append(str(int(i)))
        except:
            if (str(i)) not in lista_fin:
                lista_fin.append(str(i))

    return lista_fin

#FUNCION PARA ORDENAR 2 LISTAS DE MAYOR A MENOR SEGUN LA SEGUNDA LISTA
def sorter_double(lista1, lista2):
    lista_3 = [x for _,x in sorted(zip(lista2,lista1),reverse=True)]
    lista2.sort(reverse=True)
    return lista_3, lista2


#Graficar la cantidad de videojuegos publicados con respecto al Año de Lanzamiento
def publicaciones(data):
    list_years = data["Year"].tolist()
    list_only_one_year = separador(list_years)
    list_only_one_year.sort()
    list_only_one_year.remove("nan")
    list_count = [0 for i in range(len(list_only_one_year))]
    for i in list_years:
        try:
            list_count[list_only_one_year.index(str(int(i)))] += 1
        except:
            pass
    plt.bar(list_only_one_year, list_count)
    plt.title("Cantidad de videojuegos publicados segun el año")
    plt.xlabel("Año de Lanzamiento")
    plt.ylabel("Cantidad de videojuegos publicados")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar las Ventas Globales con respecto al Género del videojuegos
def global_sales_genre(data):
    genero = data["Genre"].tolist()
    global_sales = data["Global_Sales"].tolist()
    list_genero = separador(genero)
    list_count = [0 for i in range(len(list_genero))]

    for i in range(len(genero)):
        list_count[list_genero.index(str(genero[i]))] += round(global_sales[i],2)
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    print(list_genero)
    print(list_count)

    plt.bar(list_genero, list_count)
    plt.title("Ventas globales segun el género del videojuego")
    plt.xlabel("Género del videojuego")
    plt.ylabel("Ventas globales en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar las Ventas Globales con respecto a la Compañía de videojuego
def global_sales_publisher(data):
    publicadores = data["Publisher"].tolist()
    global_sales = data["Global_Sales"].tolist()
    list_publicadores = separador(publicadores)
    list_count = [0 for i in range(len(list_publicadores))]

    for i in range(len(publicadores)):
        list_count[list_publicadores.index(str(publicadores[i]))] += round(global_sales[i],2)
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    list_publicadores, list_count = sorter_double(list_publicadores, list_count)
    
    plt.bar(list_publicadores, list_count)
    plt.title("Ventas globales de cada compañia")
    plt.xlabel("Compañias")
    plt.ylabel("Ventas globales en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
#   
#Graficar el Género del videojuego con respecto a los Años de lanzamiento
def genero_year(data):
    genero = data["Genre"].tolist()
    years = data["Year"].tolist()
    list_years = separador(years)
    list_years.remove("nan")
    list_years.sort()
    list_count=[]
    for j in list_years:
        list_micro_count = []
        for i in range(len(genero)):
            try:
                comp = str(int(years[i]))
            except:
                comp = str(years[i])
            if comp == j:
                if genero[i] not in list_micro_count:
                    list_micro_count.append(genero[i])

        list_count.append(len(list_micro_count))

    plt.bar(list_years, list_count)
    plt.title("Cantidad de generos de videojuegos publicados segun el año")
    plt.xlabel("Año de Lanzamiento")
    plt.ylabel("Cantidad de generos de videojuegos publicados")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar la cantidad de videojuegos que hay por Género
def videojuegos_genero(data):
    genero = data["Genre"].tolist()
    list_genero = separador(genero)
    list_count = [0 for i in range(len(list_genero))]

    for i in range(len(genero)):
        list_count[list_genero.index(str(genero[i]))] += 1
    

    plt.bar(list_genero, list_count)
    plt.title("Cantidad de videojuegos por género")
    plt.xlabel("Género del videojuego")
    plt.ylabel("Cantidad de videojuegos")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar las Ventas de NorteAmérica con respecto al año 
def north_america_sales_year(data):
    years = data["Year"].tolist()
    north_america_sales = data["NA_Sales"].tolist()
    list_years = separador(years)
    list_years.remove("nan")
    list_years.sort()
    list_count = [0 for i in range(len(list_years))]

    for i in range(len(years)):
        try:
            list_count[list_years.index(str(int(years[i])))] += round(north_america_sales[i],2)
        except:
            pass
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    plt.bar(list_years, list_count)
    plt.title("Ventas de NorteAmérica segun el año")
    plt.xlabel("Año de Lanzamiento")
    plt.ylabel("Ventas de NorteAmérica en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar las Ventas Japón con respecto al año
def japan_sales_year(data):
    years = data["Year"].tolist()
    japan_sales = data["JP_Sales"].tolist()
    list_years = separador(years)
    list_years.remove("nan")
    list_years.sort()
    list_count = [0 for i in range(len(list_years))]

    for i in range(len(years)):
        try:
            list_count[list_years.index(str(int(years[i])))] += round(japan_sales[i],2)
        except:
            pass
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    plt.bar(list_years, list_count)
    plt.title("Ventas de Japón segun el año")
    plt.xlabel("Año de Lanzamiento")
    plt.ylabel("Ventas de Japón en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Graficar las Ventas Otros con respecto al año
def other_sales_year(data):
    years = data["Year"].tolist()
    other_sales = data["Other_Sales"].tolist()
    list_years = separador(years)
    list_years.remove("nan")
    list_years.sort()
    list_count = [0 for i in range(len(list_years))]

    for i in range(len(years)):
        try:
            list_count[list_years.index(str(int(years[i])))] += round(other_sales[i],2)
        except:
            pass
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    plt.bar(list_years, list_count)
    plt.title("Ventas de Otros segun el año")
    plt.xlabel("Año de Lanzamiento")
    plt.ylabel("Ventas de Otros en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

#Determinar el top 3 de videojuegos más populares de cada género.
def top_3_genero(data):
    genero = data["Genre"].tolist()
    videojuego = data["Name"].tolist()
    global_sales = data["Global_Sales"].tolist()
    gen_new = separador(genero)
    list_top3 = [[] for i in gen_new]
    
    for i in range(len(global_sales)):
        if len(list_top3[gen_new.index(genero[i])]) != 3:
            list_top3[gen_new.index(genero[i])].append([videojuego[i], global_sales[i]])

    list_x = []
    list_y = []
    option = 0
    for i in list_top3[option]:
        list_x.append(i[0])
        list_y.append(i[1])
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
    def func(pct, allvals):
        absolute = int(np.round(pct/100.*np.sum(allvals)))
        return f"{pct:.1f}%\n({absolute:d} millones)"
    wedges, texts, autotexts = ax.pie(list_y, autopct=lambda pct: func(pct, list_y),
                                    textprops=dict(color="w"))
    ax.legend(wedges, list_x,
            title="Videojuegos",
            loc="center left",
            bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
    plt.setp(autotexts, size=8, weight="bold")
    ax.set_title(f"Top 3 de videojuegos más populares de {gen_new[option]}")
    plt.show()

#Determinar qué compañía genera mayores ventas.
def top_companies(data):
    publicadores = data["Publisher"].tolist()
    global_sales = data["Global_Sales"].tolist()
    list_publicadores = separador(publicadores)
    list_count = [0 for i in range(len(list_publicadores))]

    for i in range(len(publicadores)):
        list_count[list_publicadores.index(str(publicadores[i]))] += round(global_sales[i],2)
    
    list_count = [round(i,2) for i in list_count]
    
    list_publicadores, list_count = sorter_double(list_publicadores, list_count)
    print(len(list_publicadores))
    list_publicadores  = list_publicadores[:10]
    list_count = list_count[:10]
    
    plt.bar(list_publicadores, list_count)
    plt.title("Top 10 compañias con mas ventas")
    plt.xlabel("Compañias")
    plt.ylabel("Ventas globales en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
#.Determinar el porcentaje que aporta cada área geográfica a las Ventas Globales
def graphic_area(data):
    na_sales = data["NA_Sales"].tolist()
    eu_sales = data["EU_Sales"].tolist()
    jp_sales = data["JP_Sales"].tolist()
    other_sales = data["Other_Sales"].tolist()
    list_types = ["NA_Sales", "EU_Sales", "JP_Sales", "Other_Sales"]
    list_sales = [sum(na_sales), sum(eu_sales), sum(jp_sales), sum(other_sales)]
    
    list_types, list_sales = sorter_double(list_types, list_sales)
   
    plt.bar(list_types, list_sales)
    plt.title("Ventas de cada zona")
    plt.xlabel("Compañias")
    plt.ylabel("Ventas en Millones")
    plt.xticks(rotation=80)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

    

#Main Function
def main():
    respuesta = "si"
    data = pd.read_csv("vgsales.csv")
    while respuesta.lower() in ("si", "si"):
        os.system("clear")
        num = menu()
        if num == 1:
            publicaciones(data)
        elif num == 2:
            global_sales_genre(data)
        elif num == 3:
            global_sales_publisher(data)
        elif num == 4:
            genero_year(data)
        elif num == 5:
           videojuegos_genero(data)
        elif num == 6:
            north_america_sales_year(data)
        elif num == 7:
            japan_sales_year(data)
        elif num == 8:
            other_sales_year(data)
        elif num == 9:
            top_3_genero(data)
        elif num == 10:
            top_companies(data)
        elif num == 11:
            graphic_area(data)
        else:
            print("Gracias por usar el programa")
            break
        print("Desea volver al menu principal?")
        respuesta = input( "Si/No: ").lower()
          


if __name__ == "__main__":
    main()