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上传时间: 2021-03-20
详细说明：PyBer_Analysis
分析概述
该分析的目的是利用Python的技能和熊猫知识来创建按城市类型划分的乘车共享数据的摘要DataFrame。完成后，然后创建多线图，以显示每种城市类型的每周总票价。
分析结果
如图所示，城市票价是三种类型城市中最高的。由于城市人口通常高于其他城市类型，因此这似乎很典型。
这三种城市类型的票价都在2019年2月24日达到峰值。在记录这些票价的地区肯定发生了一件大事。这在图和数据框中很容易看出。
同时，所有三种cit类型在2019年3月3日均出现下降。根据区域的不同，这段时间可能发生了与天气有关的问题。
DataFrame: Far By City Type
Plot: Fare By City Type
分析总结
摘要：根据结果，向首席执行官提供三项业务建议，以解决城市类型之间的任何差异。
在整
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