analysis_tmdb_movies:选择Udacity的精选数据集之一并使用NumPy和pandas对其进行调查。 完成整个数据分析过程从提出问题开始然后
analysis_imdb_movies 选择Udacity的精选数据集之一,并使用NumPy和pandas对其进行调查。 完成整个数据分析过程,从提出问题开始,然后通过共享发现结束。 评估 使用项目专栏评论我们的项目。 提交 这里要包括的内容: 包含我们分析的PDF或HTML文件。 该文件应包括:一个注释,用于指定要分析的数据集;对所提出问题的说明;对调查这些问题所做的工作的描述;与我们所做工作有关的任何数据的文档摘要统计数据和绘图,用于传达最终结果。我们使用的代码执行我们的分析。 如果我们使用Jupyter笔记本,则可以提交.ipynb。 否则,应分别在.py文件中提交代码。 网站,书籍,论坛,博客文章,github存储库等资源的列表)。 在此基础上: 我将提出一系列问题,以帮助组织数据分析理论 1-根据收入列表,前十部电影是什么? 2-根据投票结果排名前十的电影是什么? 3
文件列表
analysis_tmdb_movies-main.zip
(预估有个7文件)
analysis_tmdb_movies-main
analysis_tmdb_movies.html
693KB
kh4.gif
1.35MB
tmdb_movies.csv
6.55MB
README.md
4KB
analysis_tmdb_movies.ipynb
441KB
kh1.png
17.91MB
kh2.jpg
255KB
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