PyBer_Analysis:分析出行共享数据并创建可视化

时间:2024-03-27 00:18:19
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更新时间:2024-03-27 00:18:19

JupyterNotebook

PyBer_Analysis 概述 该分析的目的是显示和比较农村,城市和郊区城市之间的乘车共享数据的差异。 结果 PyBer数据摘要 查看这些数据概览,我们可以看到城市的总乘车次数最多,总驾驶员和车费最多,平均每次乘车费用最低,平均每个驾驶员的最低车费。 相反,农村城市的总乘车次数最少,驾驶员和票价总和最少,平均每次乘车费用最高,平均每个驾驶员的车费最高。 总游乐设施 城市城市占总游乐设施的68.4%,郊区城市占总游乐设施的26.3%,而农村城市占总游乐设施的5.3%。 司机总数 城镇城市占驾驶员总数的80.9%,郊区城市占驾驶员总数的16.5%,而农村城市则占驾驶员总数的2.6%。 总票价 市区城市占总票价的62.7%,郊区城市占总票价的30.5%,乡村城市占总票价的6.8%。 按城市类型划分的总票价 我们可以看到从2019年1月1日至2019年4月29日的按城市类型划分的总


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PyBer_Analysis-main
----Module work()
--------PyBer.ipynb(484KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------Untitled.ipynb(93KB)
--------PyBer_ride_data.ipynb(67KB)
--------matplotlib_practice.ipynb(375KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------PyBer_ride_data-checkpoint.ipynb(72B)
--------matplotlib_practice-checkpoint.ipynb(375KB)
--------Untitled-checkpoint.ipynb(72B)
--------PyBer-checkpoint.ipynb(452KB)
--------PyBer_Challenge-checkpoint.ipynb(107KB)
----analysis()
--------Pyber_fare_summary.png(52KB)
--------pyber_summary_df.png(136KB)
--------Fig4.png(14KB)
--------Fig3.png(12KB)
--------Fig7.png(25KB)
--------Fig1.png(67KB)
--------Fig6.png(25KB)
--------Fig2.png(14KB)
--------Fig5.png(22KB)
----Resources()
--------PyBer_ride_data.csv(160B)
--------city_data.csv(3KB)
--------ride_data.csv(122KB)
----.DS_Store(6KB)
----README.md(2KB)
----PyBer_Challenge.ipynb(107KB)

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