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  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 背景 PyBer分析概述 该项目利用jupyter笔记本中的python / pandas来分析来自PyBer公司的乘车共享数据，该公司是一个基于Python的乘车共享应用程序。 作为PyBer的新分析师，我的工作是准确分析数据，并从我的分析中创建引人注目的可视化效果，以呈现给公司首席执行官。 提供了两个.csv格式的文件（city_data.csv； ride_data.csv）作为该项目的起点。 city_data.csv文件在以下列中包含数据：城市，驾驶员人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121725

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 目录 项目名称 PyBer分析-第5单元挑战 技术领域 3.7.9。 概述 市值达23亿美元的乘车共享应用公司PyBer分配了一个项目：分析所有份额数据（ ，，其中包括城市列表，城市类型，日期，票价，乘车ID，编号（从2019年1月至5月初）。通过为PyBer创建乘车共享数据的可视化，该公司将能够帮助改善对乘车共享服务的访问，并确定服务欠缺社区的承受能力。也可以使用此脚本创建按城市类型划分的乘车共享数据的摘要DataFrame和多线图，该图形显示每种城市类型的每周

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099987

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 概述 该分析的目的是创建按城市类型（城市，郊区或农村）的乘车共享数据的摘要DataFrame。 在此过程中，将使用熊猫的知识来创建数据框，并且还将实现Maptplotlib来可视化分析。 该分析的主要文件是“ ride_data.csv”和“ city_data.csv”，我们的结果将显示按城市类型划分的出行共享摘要DataFrame以及每种城市类型的总票价多线图。 结果 参照此图表以获取结果城市类型的总乘坐量：-农村每座城市有125辆游乐设施-郊区每座城市有625

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42148053

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 概述 目的 此分析的目的是创建一个摘要DataFrame，以按城市类型（城市，郊区和农村）呈现出乘车共享数据研究的可视化辅助手段。 视觉辅助工具将以多线图结尾，显示每种城市类型的每周总票价。 该报告向观众介绍了PyBer的决策者如何利用差异，以及每种城市类型的乘车共享结果如何变化。 结果 乘车分享 城市，郊区和农村城市类型之间的乘车共享数据有所不同，具体取决于城市类型。 在此分析中共享的乘车共享数据将按从最大到最小的顺序显示。 都市城市类型 城镇类型的出行共享

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：526336
    • 提供者：weixin_42102220

  1. PyBer_Analysis：分析和可视化乘车共享数据-源码

  2. PyBer分析 使用Python，Pandas和Matplotlib分析和可视化乘车共享数据 PyBer数据分析概述 该项目的目的是使用python以及pandas和matplotlib库来为我的老板V.Isualize清洁，操作，组织和图形化显示PyBer历史乘车份额数据。 我是这个数据分析师的新手，V。Isualize具有数据分析的背景。 她正在寻找我，并与他的同事Omar一起为PyBer创建乘车共享数据的可视化，以帮助改善对乘车共享服务的访问并确定服务欠缺社区的负担能力。 在完成初步分析并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_42120275

  1. PyBer_Analysis：分析乘车共享应用程序的数据-源码

  2. PyBer_Analysis 分析乘车共享应用程序的数据 拼车分析概述 这项分析的目的是对PyBer的乘车共享数据（2019年1月至5月）提供来自3个城市类型的高层次见解（分析和可视化），最终目的是帮助PyBer的首席执行官做出明智的更改/决定这将优化PyBer在这3个城市类型中的乘车共享业务。 分析调用； 为3种城市类型创建乘车共享数据的数据框 创建多线图以显示每种城市类型的每周总票价 为了进行这些分析，我利用了以下资源： 资料来源：city_data.csv，ride_data.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：700416
    • 提供者：weixin_42138545

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 使用Matplotlib，Python和Pandas通过Jupyter NoteBooks分析和可视化乘车共享数据。 项目目的 该项目的主要目的是分析两组大型数据：city_data，ride_data 从这两个数据集中-可视化为一个日期集。 该数据集展示了三个类别的城市，农村和郊区城市类型。 通过这些类别，我们得到了总票价，平均票价/驾驶员，平均票价/乘车 现在，使用检索到的信息-我们能够获得城市，农村和郊区类别的每周票价值 最后，这可以帮助我们改善对拼车

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：300032
    • 提供者：weixin_42122838

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer分析 有一个标题，并且有多个部分每个部分都有一个标题和副标题指向图像的链接正常工作并正确显示 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42175035

  1. PyBer_Analysis:PyBer数据分析-源码

  2. PyBer_Analysis 概述 PyBer是乘车共享应用程序公司的数据分析师，他被指派使用城市和乘车信息执行探索性数据分析。 使用Pandas和Matplotlib库，数据可视化显示为： 按城市类型划分的乘车次数统计 按城市类型划分的驾驶员数量统计 按城市类型划分的票价统计 按城市类型划分的总票价百分比 按城市类型划分的总游乐设施百分比 按城市类型划分的驾驶员总数百分比 在向公司首席执行官提供了具有上述可视化效果的报告后，他留下了深刻的印象，并被要求创建按城市类型划分的乘车共享数据的摘要D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42097369