文件名称：sqlalchemy-challenge
文件大小：362KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-08 06:51:34
JupyterNotebook
SQLAlchemy家庭作业-冲浪！ 在你开始之前 为此项目创建一个名为sqlalchemy-challenge的新存储库。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 将您的Jupyter笔记本和app.py添加到此文件夹。 这些将是运行以进行分析的主要脚本。 将以上更改推送到GitHub或GitLab。 恭喜你！ 您已决定在夏威夷檀香山度过一个长假假期！ 为了帮助您计划行程，您需要对该区域进行一些气候分析。 以下概述了您需要执行的操作。 步骤1-气候分析与探索 首先，使用Python和SQLAlchemy对您的气候数据库进行基本的气候分析和数据探索。 以下所有分析都应使用SQLAlchemy ORM查询，Pandas和Matplotlib完成。 使用提供的和文件完成气候分析和数据探索。 使用SQLAlchemy create_engine连接到您的sq
【文件预览】：
sqlalchemy-challenge-master
----.ipynb_checkpoints()
--------climate_starter-checkpoint.ipynb(47KB)
----hawaii.sqlite(0B)
----Resources()
--------hawaii.sqlite(728KB)
--------hawaii_stations.csv(618B)
--------hawaii_measurements.csv(561KB)
----sqlalchemy_grading_rubric.pdf(131B)
----README.md(7KB)
----temp_analysis_bonus_2_starter.ipynb(7KB)
----Images()
--------station-histogram.png(130B)
--------describe.png(130B)
--------temperature.png(130B)
--------precipitation.png(131B)
--------daily-normals.png(131B)
--------surfs-up.png(132B)
----climate_starter.ipynb(69KB)
----temp_analysis_bonus_1_starter.ipynb(3KB)