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School_District_Analysis:python-熊猫
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2021-04-04
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School_District_Analysis python-熊猫 概述 该分析项目旨在准备标准化的测试数据以进行分析,从而获得有关学校绩效趋势和模式的见解,以帮助校董会制定有关学校预算和优先事项的战略决策。 对于FERPA,我们在数据机密性方面有一些考虑。 校务委员会已通知分析师有关学术不诚实的证据; 具体来说,托马斯高中九年级学生的阅读和数学成绩似乎已经改变。 我们被要求用NaN代替那所学校的数学和阅读成绩,同时保持其余数据不变。 我们还需要衡量这些变化对整体分析的影响,该报告应包括: 地区概要 学校总结 根据整体及格率,表现最佳的前5名和成绩最低的5名学校 每个学校每个年级水平的平均数学分数 每个学校每个年级水平的平均阅读分数 每个学生的学校支出,学校规模和学校类型的分数 结果 替换九年级成绩对以下各项有何影响: 数学和阅读成绩按年级划分 阅读成绩后的成绩 在按年级阅读分数
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School_District_Analysis-main.zip (26个子文件)
School_District_Analysis-main
.gitignore 2KB
PyCitySchools_Challenge.ipynb 374KB
cleaning_student_names.ipynb 1.45MB
pandas_practice.ipynb 14KB
Resources
After school size.PNG 8KB
Before reading scores by grade.PNG 17KB
After school spending.PNG 9KB
students_complete.csv 1.96MB
After Math scores by grade.PNG 17KB
District Summary after.PNG 6KB
Before school size.PNG 7KB
Before Math scores by grade.PNG 17KB
District Summary before.PNG 6KB
schools_complete.csv 683B
Before school type.PNG 6KB
clean_students_complete.csv 2.17MB
After reading scores by grade.PNG 17KB
missing_grades.csv 289B
Before school spending.PNG 12KB
After school type.PNG 6KB
cleaning_data.ipynb 12KB
README.md 3KB
PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb 18KB
function.ipynb 6KB
PyCitySchools.ipynb 235KB
jupyter_practice.ipynb 2KB
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yilinwang
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