学区分析 撰写者:David Adams 撰写:2021年1月22日 撰写人:Python,Pandas,Jupyter Notebook 撰写:哥伦比亚大学第4单元 学区分析项目概述 成果1:取代托马斯高中的九年级阅读和数学成绩 交付品2:重复学区分析 比较PyCitySchools模块和PyCitySchools挑战代码 该项目的目的是根据多个类别(例如某个地区的学校类型,学校规模,学校预算)对来自特定学校的学生数据进行框架和分组。 通过对数据进行取景,可以更容易地列出和理解特定类别中的学生阅读和数学成绩。 jupyter笔记本中的数据将本学区的数据拼在一起。 分析过程 按照说明进行操作并通过模块进行编码。 按照挑战入门文档中的说明进行操作。 比较输出。 更新学区分析以匹配交付品1的结果 在第一个PyCitySchools python文件中,托马斯高中的九年级阅读和数学成