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上传时间: 2021-03-29
详细说明：PyBer分析
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分析概述：
该分析的目的是创建按城市类型（城市，郊区和农村）的Pyber乘车共享数据的摘要DataFrame。 为了提供分析的可视化效果，使用Pandas和Matplotlib创建了多线图，显示每种城市类型的每周总票价。
结果：
下面显示的数据框显示了不同城市类型之间的乘车共享数据的一些差异。 例如，城市中的乘车总数远高于郊区和乡村城市。 在城市中，驾驶员的总数也最高。 看到城市的总票价最高是不足为奇的。 但是，农村地区的单程平均票价和每位驾驶员的平均票价最高。 这很可能是由于需求驱动程序减少，客户（总乘坐次数）和乘坐时间长度减少所致。 相比之下，由于人口增加的明显原因，城市对驾驶员和乘车的需求很高。 市区内的停车位也较少，在市区内停车可能会非常昂贵。 城市中的游乐设施的长度也可能较
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