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matlab代码中的百分号-PyBer_Analysis:乘车共享公司PyBer的分析数据,使用图表汇总按城市类型划分的平均票价...
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2021-05-23
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matlab代码中的百分号使用Matplotlib的PyBer 概述 目的 该项目的目的是在2019年1月至5月期间分析出行共享应用程序公司PyBer的出行共享数据,并为CEO创建引人注目的可视化图像。 具体来说,我要实现以下交付成果: 将数据导入Pandas DataFrame 合并数据框 创建一个气泡图,根据每种城市类型(即城市,郊区和乡村)的驾驶员总数,以气泡大小显示平均票价与乘车总数 确定每种城市类型的乘车总数,每种城市类型的平均票价以及每种城市类型的驾驶员总数的平均值,中位数和方式 创建箱须图以可视化并确定每种城市类型的游乐设施数量,每种城市类型的票价以及每种城市类型的驾驶员数量的任何离群值 创建饼状图,以可视化方式显示总票价的百分比,总游乐设施的百分比以及驾驶员总数的百分比 资源 资料来源:PyBer_ride_data.csv,city_data.csv,ride_data.csv 软体:Python 3.6.1,Jupyter Notebook 6.2.0 分析 加载CSV文件 首先,我创建了一个名为PyBer的新jupyter笔记本文件,并使用Pyplot模块导入了P
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PyBer_Analysis-main.zip (43个子文件)
PyBer_Analysis-main
.gitignore 2KB
PyBer.ipynb 497KB
Resources
PyBer_ride_data.csv 160B
city_data.csv 3KB
ride_data.csv 122KB
Analysis
ride_percents.png 9KB
date_df.info().png 30KB
suburban_summary.png 13KB
Screen Shot 2021-03-19 at 5.18.43 PM.png 207KB
PyBer_summary.png 40KB
PyBer_DataFrame.png 29KB
PyBer_fare_summary.png 68KB
city_data_df.count().png 6KB
Fig4.png 14KB
Combined_scatter.png 80KB
Fig3.png 12KB
urban_cities_df.png 29KB
rural_summary.png 14KB
r_fare_box.png 27KB
rural_ box.png 11KB
Fig7.png 25KB
Fig1.png 67KB
urban_box.png 12KB
suburban_cities_scatter.png 28KB
Fig6.png 25KB
s_fare_box.png 27KB
fare_week_df.png 46KB
fares_city_type.png 9KB
suburban_box.png 12KB
Fig2.png 14KB
Fig5.png 22KB
r_driver_box.png 27KB
u_fare_box.png 28KB
s_driver_box.png 28KB
u_driver_box.png 30KB
rural_cities_scatter.png 20KB
ride_data_df.count()].png 5KB
urban_summary.png 13KB
urban_cities_scatter.png 49KB
driver_percents.png 10KB
percentage_fares.png 9KB
README.md 43KB
PyBer_Challenge.ipynb 121KB
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