Python Pandas数据挑战

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

在Pymoli数据挖掘任务中，您将面临两项数据挑战，您可以选择其中之一。在本地存储库中创建相应的目录，并将其推送到GitHub或GitLab。

恭喜！在深入挖掘数据后，您获得了一家独立游戏公司首席分析师的职位。您的任务是分析最新幻想游戏《Pymoli英雄》的购买数据。该游戏与其他同类游戏一样，是免费的，但鼓励玩家购买可选物品以增强游戏体验。作为首要任务，公司要求您生成一份报告，从购买数据中提炼出有意义的见解。报告内容包括玩家人数、总购买次数、采购分析（总计）、独特商品数量、平均购买价格、总购买数量、总收入、性别人口统计、男性玩家百分比及数量、女性玩家百分比及数量、其他/未公开的百分比及数量、采购分析（性别）、每人平均购买数量、年龄人口统计、各年龄段购买数量、平均购买价格、总购买价值以及最高支出者。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

Python 数据入门书的配套数据集，文件结构清晰，配套的notebooks里例子也挺实用的，尤其适合边学边练。顺序比较友好，从Pandas的DataFrame基础讲起，再慢慢带你玩转数据清洗、拼接、绘图这些常用操作。嗯，里面用到的库也都是常见的，比如matplotlib、seaborn，画图的时候不至于一头雾水。配套的training资料也还不错，适合上手项目的时候参考下。是想学数据分组、字符串、缺失值这些操作的人，用它练手比较舒服。每个文件结构也直观，像data文件夹就是真实数据样本，直接拿来读都行。顺手说一句，官网出的这个资源没电子书，别指望能靠它看完一本书，核心还是“练”。如果你刚好在

嘿，好！如果你正在做 Pandas 数据的项目，强烈推荐你尝试一下pandas-challenge。这个挑战让你可以通过一些实际数据任务，提升你的 Pandas 技能。任务包括游戏内购买数据《Pymoli 英雄》和学校数据《PyCitySchools》两种选择。不管你选择哪一项，都能帮你在实践中磨炼数据能力，实战感十足！不过记得，在开始之前，为此项目创建一个新存储库并进行本地 Git 操作，这样可以你更好地管理项目。你可以利用Jupyter 笔记本进行，提交到 GitHub 或 GitLab，也能和同行们分享你的成果。对了，Python和Pandas是这次挑战的核心，掌握了这些，你将能轻松应对

作为一家独立游戏公司的首席分析师，您的任务是分析最新奇幻游戏《Pymoli英雄》的数据。该游戏免费提供，但玩家可选择购买可选物品以提升游戏体验。您需生成报告，分析购买数据并提供深入见解，包括玩家人数、独特商品数、平均购买价、总购买数、总收入、性别统计及年龄分布。报告将详细展示各项数据及其在游戏市场的影响。