文件名称：PyBer_Analysis
文件大小：1.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-08 22:53:54
JupyterNotebook
PyBer分析 分析概述 该模拟任务的目的是对名为PyBer的基于Python的乘车共享应用程序公司进行探索性分析。 在分配过程中，我们被介绍给熊猫的二维绘图库Matplotlib。 PyBer的乘车共享原始数据由几个CSV文件提供，其中一个包含两千多行。 大文件很难通过数千行的表来揭示复杂的发现。 结果将不会提供信息或吸引人。 分析工作还需要全面和正确。 因此，Matplotlib是用于在PyBer乘车共享数据上生成折线图，饼图和图形的合适工具。 分析的最终目的是创建数据可视化（使用Matplotlib），以便检测模式和相关性。 分析的结果可以使公司的领导者做出战略性商业决策，以改善其乘车共享服务的可及性和可负担性。 以下是用于检测发现的一些示例： 城市类型 司机总数 每位司机的平均票价 平均车费百分比和每次乘车 每种城市的每周总票价 资源 对于此项目，提供了三个CSV文件。 这些
【文件预览】：
PyBer_Analysis-main
----PyBer_ride_data.ipynb(67KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------Line_chart_practice-checkpoint.ipynb(72B)
--------PyBer-checkpoint.ipynb(535KB)
--------PyBer_ride_data-checkpoint.ipynb(57KB)
--------matplotlib_practice2-checkpoint.ipynb(98KB)
--------PyBer_Challenge-checkpoint.ipynb(126KB)
--------matplotlib_practice-checkpoint.ipynb(419KB)
----Line_chart_practice.ipynb(18KB)
----Resources()
--------ride_data.csv(122KB)
--------city_data.csv(3KB)
--------PyBer_ride_data.csv(160B)
----PyBer.ipynb(535KB)
----analysis()
--------Fig4.png(14KB)
--------summary.png(40KB)
--------PyBer_fare_summary.png(59KB)
--------Fig6.png(25KB)
--------Fig2.png(14KB)
--------Fig3.png(12KB)
--------Fig1.png(67KB)
--------Fig5.png(22KB)
--------Fig7.png(26KB)
----matplotlib_practice2.ipynb(98KB)
----README.md(3KB)
----PyBer_Challenge.ipynb(126KB)
----matplotlib_practice.ipynb(419KB)