文件名称：School_District_Analysis:使用熊猫分析PyCity学区
文件大小：1.53MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 19:42:03
JupyterNotebook
School_District_Analysis 使用熊猫分析PyCity学区。 学区分析概述： 学区分析旨在以表格形式为客户提供PyCity学区关键指标的高级概述。 该分析还包括以表格形式列出的每所学校的关键指标的概述。 由于担心学术上的不诚实，将为客户提供的最终产品进行了重构，以删除托马斯高中的9年级成绩。 区域分析以最终用户友好的格式提供了多焦点数据分析和综合视图。 结果： 区域摘要如何受到影响？ 从数据集中删除托马斯高中的9年级学生对地区摘要的影响很小。 学生总数，平均数学得分，数学通过率和阅读通过率都比原始分数有较小的降低。 有关详细信息，请参见下面的图像。 原始PyCity学区摘要 更新的PyCity学区摘要 学校总结如何受到影响？ 托马斯高中的分数略有下降。 见下文。 原始PyCity学校摘要 相对于其他学校，替换九年级学生的数学和阅读成绩对托马斯高中的表现有何
【文件预览】：
School_District_Analysis-main
----PyCitySchools.ipynb(212KB)
----.gitignore(2KB)
----School_District_Analysis()
--------cleaning_student_names.ipynb(1.46MB)
--------PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb(28KB)
--------Resources()
--------PyCitySchools.ipynb(212KB)
-------- function.ipynb(6KB)
--------jupyter_practice.ipynb(560B)
--------README.md(79B)
--------pandas_practice.ipynb(17KB)
--------cleaning_data.ipynb .ipynb(12KB)
----README.md(3KB)