PyBer_Analysis 分析概述 该分析的目的是分析2019年1月至2019年5月上旬的出行共享数据并创建引人注目的可视化项目，该项目使用多线图显示使用python，Pandas和Matplotlib每种城市类型的每周总票价。最后，该项目根据分析结果对需要做什么提出了三点建议。 结果 从下表中可以看到，2019年1月至2019年5月市区的总潮汐是1625。相反，在农村地区只有125程。驾驶员总数也显示了农村，郊区和城市地区之间的差异。城市地区的驾驶员数量比农村地区的驾驶员数量高出3000％

PyBer_Analysis 概述 该分析的目的是显示和比较农村，城市和郊区城市之间的乘车共享数据的差异。 结果 PyBer数据摘要 查看这些数据概览，我们可以看到城市的总乘车次数最多，总驾驶员和车费最多，平均每次乘车费用最低，平均每个驾驶员的最低车费。 相反，农村城市的总乘车次数最少，驾驶员和票价总和最少，平均每次乘车费用最高，平均每个驾驶员的车费最高。 总游乐设施 城市城市占总游乐设施的68.4％，郊区城市占总游乐设施的26.3％，而农村城市占总游乐设施的5.3％。 司机总数 城镇城