纠缠和分析数据：纠缠和分析数据

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文件名称：纠缠和分析数据：纠缠和分析数据
文件大小：3.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-19 18:09:15
JupyterNotebook 扭曲和分析数据 扭曲和分析数据 Wrangle Report作者：Sofyan Sahrom日期：2018年2月8日 项目任务：通过3个任务显示数据整理和分析的熟练程度：1）收集数据，2）评估数据和3）在Twitter存档（WeRateDogs）上清洁数据。 收集数据可以从3个不同的来源获得要处理和分析的数据。 这些数据已提供（twitter-archive-enhanced.csv）或从不同来源请求。 然后将这些数据加载为3个不同的数据帧 给定（现有文件）：-直接给定的csv文件。 标题为（twitter-archive-enhanced.csv）的csv文件是主要的@dog _rates Twitter存档。 它包含的数据是（例如）tweet id和tweet文本。 一种。 该文件作为df_archive加载。 来自外部来源的请求：-标题为（image_predictions.ts

【文件预览】：
Wrangle-and-Analyse-Data-master
----act_report.html(398KB)
----twitter_project_clean.csv(739KB)
----wrangle_report.pdf(135KB)
----image_predictions()
--------image-predictions.tsv(327KB)
----tweet_json.txt(146KB)
----wrangle_act.ipynb(276KB)
----twitter-archive-enhanced.csv(894KB)
----df_master.csv(1.28MB)
----.gitignore(649B)
----df_images.csv(317KB)
----2018 - Udacity - DAND - Project 3 - Information.pdf(1.97MB)
----df_archive.csv(894KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------wrangle_act-checkpoint.ipynb(276KB)
----README.md(5KB)
----act_report.ipynb(141KB)
----.gitattributes(378B)
----df_tweets.csv(146KB)