Ride_Share_Analysis:挑战5-UCB Matplotlib

时间:2021-04-19 14:10:43
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文件名称:Ride_Share_Analysis:挑战5-UCB Matplotlib
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更新时间:2021-04-19 14:10:43
JupyterNotebook 乘车分享分析 挑战5-UCB Matplotlib 分析概述 分析的目的是创建按城市类型划分的乘车共享数据的摘要DataFrame。 还创建了多线图以显示每种城市类型的每周总票价。 我们还得到了一个简短的摘要,以概述数据在城市类型方面的差异以及乘车共享公司如何使用这些差异。 结果 乘车共享数据 我们能够创建的数据框(使用还显示的代码)向我们显示了总行驶次数,总驾驶员,总票价,每次行驶和每个驾驶员的平均票价的摘要。 该摘要还附带一个散点图,该散点图将向我们显示驾驶员人数,平均票价和每个城市的总乘车次数。其他结果将在下面进一步说明。 按城市类型划分的总乘车,总驾驶员和总票价 如上数据框和以下三个不同的饼图所示,按城市类型划分,城市城市的总乘车数,驾驶员总数和总票价最高。 实际上,在所有三个图表中,城市在所有三个类别中的数字都超过60%,并且每个类别中的城市均大于其他两个城市类型的总和。 每次乘
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Ride_Share_Analysis-main
----Resources()
--------ride_data.csv(122KB)
--------city_data.csv(3KB)
----Analysis()
--------Stat_average fare price.png(534KB)
--------Fig4.png(13KB)
--------PyBer_fare_summary.png(33KB)
--------Fig6.png(25KB)
--------Fig2.png(13KB)
--------Fig3.png(12KB)
--------Fig1.png(67KB)
--------Fig5.png(25KB)
--------17 Week Summary.jpeg(155KB)
--------pyBer_summary.png.jpeg(238KB)
--------Fig7.png(26KB)
----PyBer.ipynb(510KB)
----README.md(4KB)
----PyBer_Challenge.ipynb(90KB)

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