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UofTSCS_DA_BC_2020_21_School_District_Analysis:使用Anaconda Jupyte...
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2021-02-13
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学区分析 项目概况 在最近的一次学术评估中,学校董事会收到了该地区所有学校的分析以及学生的表现。 后来,学校董事会发现,students_complete.csv文件显示出学术不诚实的证据; 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。 尽管校务委员会不了解整个学术不诚实的程度,但仍认为有必要通过将空缺的托马斯高中所有9年级分数全部替换为零值并评估其影响来重复学区分析。 要求进行的分析是:-地区摘要-学校摘要-整体合格率排名前5名和后5名的学校-每所学校每个年级的平均数学成绩-每个年级的平均阅读成绩来自每个学校的分数-按每个学生的学校支出,学校规模和学校类型划分的分数 资源 数据源: 学校数据“ schools_complete.csv” 学生数据“ students_complete.csv” 软体:Anaconda Jupyter Notebook Python 3
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UofTSCS_DA_BC_2020_21_School_District_Analysis-main.zip (43个子文件)
UofTSCS_DA_BC_2020_21_School_District_Analysis-main
good_movies_unsolved.ipynb 26KB
GoodReads.ipynb 23KB
PyCitySchools_Challenge.ipynb 172KB
data_functions.ipynb 17KB
Formatting.ipynb 3KB
Resources
bitcoin_cash_price.csv 4KB
clean_students_complete.csv 2.17MB
Compare_Thomas_High_school_before_vs_after.png 40KB
dataSet.csv 27KB
schools_complete.csv 683B
By_Size_analysis_before_vs_after.png 21KB
Thomas_High_School_Grade_score.png 14KB
students_complete.csv 1.96MB
sales_data.csv 7KB
Student_format.png 34KB
books.csv 3.04MB
School_format.png 28KB
ted_talks.csv 1.1MB
By_Spend_analysis_before_vs_after.png 26KB
dash_price.csv 70KB
By_Type_analysis_before_vs_after.png 16KB
movie_scores.csv 15KB
missing_grades.csv 289B
District_Summary_Before_Vs_After.png 19KB
PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb 28KB
Format_Mapping_unsolved.ipynb 11KB
Output
.keep 0B
function.ipynb 6KB
PyCitySchools_Challenge_testing.ipynb 270KB
TrainingGroupby_unsolved.ipynb 27KB
cleaning_student_names.ipynb 1.42MB
BinningTed_unsolved.ipynb 26KB
creating_data_frames_unsolved.ipynb 9KB
Format_Mapping.ipynb 11KB
panda_practice.ipynb 21KB
TrainingGrounds_unsolved.ipynb 22KB
PyCitySchools.ipynb 258KB
README.md 4KB
Merging_unsolved.ipynb 72KB
.gitignore 2KB
cleaning_data.ipynb 12KB
pandas_reading_files.ipynb 13KB
GoodReads_unsolved.ipynb 26KB
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