【文件属性】：
文件名称：School_District_Analysis:Anaconda，Jupyter Notebook和Pandas的学习模块
文件大小：1.53MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-05 03:06:17
JupyterNotebook
学区分析
项目概况
目的
对于这个项目，我修改了先前应校务委员会要求完成的学区分析。
背景
有人担心托马斯高中九年级学生的成绩阅读和数学成绩已经改变。 校务委员会决定取消成绩。 我对学区分析进行了调整，以考虑成绩下降的情况，并提出我的结果。
方法
托马斯高中的九年级成绩被删除，并替换为空值。 没有这些等级的分析将被重做。 尽管由于预算原因，学生总数仍能反映出这些学生的人数，但已对所有百分比进行了调整，以考虑被淘汰的学生。
结果
区级
在下图中，将整个学区的修订摘要与包含托马斯九年级学生的先前版本进行了比较。 差异极小，平均数学分数略有差异，误差在四舍五入范围之内，对总及格率没有任何影响。
学校水平
在下图中，我比较了托马斯高中的以前和修订的百分比。 这些数字未四舍五入，以表明平均分数确实发生了变化。 但是，再次将数字四舍五入为整数时，对平均分数和及格率的总体影响消失了。
学校排名
以下是前
【文件预览】：
School_District_Analysis-main
----.gitignore(2KB)
----PyCitySchools_Challenge.ipynb(101KB)
----PyCitySchools_Challenge_TEST3.ipynb(278KB)
----cleaning_student_names.ipynb(74KB)
----pandas_practice.ipynb(17KB)
----Resources()
--------students_complete.csv(1.96MB)
--------students_testing.csv(257B)
--------schools_complete.csv(683B)
--------clean_students_complete.csv(2.17MB)
--------missing_grades.csv(289B)
----cleaning_data.ipynb(9KB)
----README.md(5KB)
----Images()
--------TopFive_compared.png(272KB)
--------ThomasHS_compared.png(117KB)
--------SchoolDistrictSummary_compared.png(95KB)
----PyCitySchools_Challenge_starter_code.ipynb(18KB)
----PyCitySchools.ipynb(168KB)
----jupyter_practice.ipynb(560B)