文件名称：MATLAB齿线代码-PyBer_Analysis:数据分析训练营模块5
文件大小：1.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-09 17:51:50
系统开源
MATLAB齿线代码PyBer 分析报告 挑战 本周挑战分为三个部分： 两个技术分析 将您的结果提交给 CEO 的书面报告。 技术分析可交付成果 1： 按城市类型汇总拼车数据的关键指标的 DataFrame。 参见PyBer.ipynb Jupyter Notebook 技术分析可交付成果 2： 多线图，每种城市类型有一条线，显示每周的票价总和。 参见PyBer.ipynb Jupyter Notebook 交付结果： 结果的书面报告，保存在 GitHub 存储库的 README.md 文档中。 请参阅此自述文件 背景和结果 模块 5 使用 Matplotlib 库设置 PyBer 的初始分析以绘制 PyBer 数据集的各种图形视图 目的 本次挑战赛的目的是为拼车数据提供技术分析和书面报告。 我们特别提供： 按城市类型划分的拼车数据的关键指标摘要 每个城市类型每周总票价的可视化 书面报告 关于新分析的结果 分析过程中遇到和克服的挑战 未来的分析建议 技术分析 我们首先制作了一个 DataFrame 来总结城市类型（城市、郊区和农村）的关键指标如下： 总乘车次数 司机总数 总票价 每次乘
【文件预览】：
PyBer_Analysis-master
----.gitignore(2KB)
----PRACTICE 2.ipynb(94KB)
----PyBer.ipynb(842KB)
----README.md(10KB)
----Deliverable1_Written_Report_Template.md(499B)
----Resources()
--------PyBer_ride_data.csv(160B)
--------ride_data.csv(122KB)
--------city_data.csv(3KB)
----analysis()
--------Fig2.png(17KB)
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--------Fig6.png(26KB)
--------Fig9 - Screenshot.jpg(50KB)
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----CHALLENGE REFERENCE - data-module-5-challenge-line-plot.png(59KB)
----PyBer_ride_data.ipynb(80KB)
----Practice 1.ipynb(488KB)
----data-Module-5-Challenge-Challenge_Summary_DataFrame.png(38KB)