文件名称：PyBer_Analysis:模块5-使用Matplotlib，SciPy和NumPy进行数据可视化
文件大小：266KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-08 00:18:59
JupyterNotebook
PyBer分析报告 项目概况 客观的 该分析项目的目的是分析Pyber乘车共享公司，以发现机会，以优化对各种类型城市的乘车共享服务的访问。 项目范围涉及对包含城市和乘客数据的几个大文件进行探索性分析，并创建几种类型的可视化文件，以创建有关数据的引人入胜的故事并提供建议。 该分析检查了城市与驾驶员和乘员数量的关系，以及按城市类型划分的每位驾驶员和乘车收入，按城市类型划分的总票价，驾驶员和乘员的百分比。 结合分析，数据可视化将帮助Pyber改善乘车共享服务的访问权限，并确定服务欠缺社区的可及性。 该项目使用python脚本，Pandas库，Jupyter Notebook和matplotlib来创建各种图表。 结果 概括
【文件预览】：
PyBer_Analysis-main
----Pyber_ride_data.ipynb(124KB)
----Pyber.ipynb(32KB)
----Matplotlib_practice.ipynb(23KB)
----Resources()
--------ride_data.csv(122KB)
--------city_data.csv(3KB)
--------Fig2.png(14KB)
--------Challenge_Total_Fare_City_Type.png(59KB)
--------PyBer_ride_data.csv(160B)
--------Fig1.png(1KB)
----PyBer_Challenge.ipynb(129KB)
----PyBer_Challenge_starter_code_testing.ipynb(9KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------PyBer_Challenge_starter_code-checkpoint.ipynb(9KB)
--------PyBer_Challenge_starter_code_testing-checkpoint.ipynb(9KB)
--------PyBer_Challenge-checkpoint.ipynb(9KB)
----README.md(1KB)