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School_District_Analysis:使用Python,Anaconda和Jupyter
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2021-03-02
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School_District_Analysis 使用Python,Anaconda和Jupyter 概述 校董会怀疑托马斯高中9年级学生的学术不诚实。 为了维持学校的考试标准,我们必须删除托马斯高中9年级学生的数学和阅读成绩,同时保持其余数据不变。 然后执行新一轮的分析,其中我们将考虑删除这些成绩及其影响方式: 地区概要 学校总结 根据总体合格率排名前5名的学校,排名前5名和后5名的学校 下5 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得分 按学校规模 按学校类型 结果 区域摘要如何受到影响? 平均数学分数,通过数学的百分比,通过阅读的百分比和通过的总体百分比降低 学校总结如何受到影响? 除了托马斯高中以外,没有其他学校受到影响。 您可以看到平均数学分数,通过数学的百分比,通过阅读的百分比和通过的总百分比都降低了,而
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School_District_Analysis-main.zip (15个子文件)
School_District_Analysis-main
cleaning_student_names.ipynb 1.37MB
PyCitySchools_Challenge.ipynb 97KB
cleaning_data.ipynb 9KB
PyCitySchools-checkpoint.ipynb 11KB
PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb 28KB
functions.ipynb 3KB
Resources
schools_complete.csv 683B
students_complete.csv 1.96MB
clean_students_complete.csv 2.17MB
missing_grades.csv 289B
pandas_practice-checkpoint.ipynb 72B
PyCitySchools.ipynb 171KB
.gitignore 2KB
README.md 2KB
pandas_practice.ipynb 9KB
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