文件名称:School_District_Analysis:分析学生数据
文件大小:1.4MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-04-26 18:11:07
JupyterNotebook
学区分析 概述: 客观的: 给我们提供了学生的成绩,并负责根据学校,预算(每位学生),学校规模和学校类型确定平均成绩。 我还按年级计算了平均分数。 THS的9年级学生可能有一些错误的分数,因此我们被要求计算新的总数,同时排除9年级学生并分析结果的任何差异。 分析: 从计算中删除THS 9年级学生之后,总体学区人数略有减少。 虽然,减少幅度很小,以至于在适当舍入后不会影响计算。 结果(从THS排除9年级学生的分数之前和之后): 区域摘要(平均数学-0.1) 前: 平均数学:79.0,平均阅读水平:81.9,及格分数:75%,通过及格百分比:86%,整体及格率65% 后: 平均数学:78.9,平均阅读水平:81.9,及格分数:75%,通过及格百分比:86%,总体及格率65% 学校总结 托马斯高中之前: 平均数学:83.41,平均阅读率:83.84,及格分数:93%,通过及格百分比:9
【文件预览】:
School_District_Analysis-main
----cleaning_student_names.ipynb(1.42MB)
----PyCitySchools_Challenge_testing - Copy.ipynb(109KB)
----PyCitySchools_Challenge.ipynb(70KB)
----cleaning_data.ipynb(13KB)
----PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb(24KB)
----function.ipynb(5KB)
----deliverables.txt(673B)
----Resources()
--------per_school_summary_df.png(36KB)
--------schools_complete.csv(683B)
--------size_score_summary_df.png(5KB)
--------student_data_df.png(17KB)
--------students_complete.csv(1.96MB)
--------bottom_schools_df.png(15KB)
--------clean_students_complete.csv(2.17MB)
--------reading_scores_by_grade.png(14KB)
--------spending_summary_df.png(6KB)
--------missing_grades.csv(289B)
--------top_schools_df.png(14KB)
--------district_summary_df.png(4KB)
--------math_scores_by_grade.png(14KB)
----PyCitySchools.ipynb(174KB)
----.gitignore(2KB)
----jupyter_practice.ipynb(1KB)
----README.md(3KB)
----pandas_practice.ipynb(12KB)