文件名称：PyBer_Analysis:模块5
文件大小：1.4MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-04 19:53:20
JupyterNotebook
PyBer_Analysis 分析概述： 在使用名为PyBer的基于python的乘车共享应用程序工作时，您和您的同事的任务是探索城市类型与驾驶员和乘员人数之间的关系，以及总票价，乘员和驾驶员按类型划分的百分比城市从1月到2019年5月初。在分析完所有数据之后，使用Pandas和Matplotlib创建可视化效果，显示每种类型的每周票价。 然后，此信息将提交给董事会，以帮助改善乘车共享服务的访问权限，并确定服务不足的社区的承受能力。 结果： 下表是一个精简的快照，其中显示了每种城市类型的总乘车次数，驾驶员总数，总票价，每次乘车平均票价和每位驾驶员的平均票价。 如您所见，城市中的游乐设施比郊区或农村地区的游乐设施多得多。 驾驶员的数量也遵循相同的模式，城市中有更多的驾驶员。 在农村地区，单程平均票价和每位驾驶员的平均票价是最贵的，而在城市地区则更便宜。 这告诉我们，在有更多驾驶员可用的地
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PyBer_Analysis-main
----Analysis()
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--------Fig2.png(14KB)
--------Fig6.png(25KB)
--------Fig4.png(14KB)
--------Fig1.png(67KB)
--------PyBer_fare_summary.png(59KB)
--------Fig7.png(25KB)
--------Fig3.png(12KB)
----practice_2.ipynb(77KB)
----Resources()
--------ride_data.csv(122KB)
--------city_data.csv(3KB)
--------PyBer_ride_data.csv(160B)
----PyBer_Challenge.ipynb(120KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------PyBer-checkpoint.ipynb(500KB)
--------practice_2-checkpoint.ipynb(72B)
--------PyBer_ride_data-checkpoint.ipynb(48KB)
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----matplotlib_practice.ipynb(449KB)
----PyBer_ride_data.ipynb(62KB)
----pyber_summary_by_type_df.png(32KB)
----PyBer.ipynb(500KB)