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纠缠并分析数据 介绍 现实世界中的数据很少是干净的。 使用Python及其库，您将以各种格式从各种来源收集数据，评估其质量和整洁度，然后对其进行清理。 这称为数据整理。 您将在Jupyter Notebook中记录您的艰苦努力，并通过使用Python（及其库）和/或SQL进行分析和可视化来展示它们。 您将要处理（以及分析和可视化）的数据集是Twitter用户@dog_rates的推文存档，也称为WeRateDogs。 WeRateDogs是一个Twitter帐户，通过对狗的幽默评论为人们的狗评分。 这些评级的分母几乎总是10。但是，分子是多少？ 几乎总是大于10。11/ 10、12 / 10、13 / 10等。为什么？ 因为“他们是布伦特的好狗”。 WeRateDogs拥有超过400万的追随者，并已获得国际媒体的报道。 WeRateDogs下载了他们的Twitter存档，并通过电子邮件

2021年3月2日 研究TMDb电影数据集 该项目是为Udacity的Data Analyst纳米级程序编写的。 主要目标是研究使用Python 3和诸如numpy，pandas和matplotlib之类的库执行整个数据分析过程的数据集。 为此选择了TMDb电影数据集。 该数据集已从原始数据中清除，包含有关1960年至2015年之间制作的超过1万部电影的基本信息。 这个项目的范围非常有限，仅限于讨论电影的几个方面，可以认为是成功的。 假定有两个变量可以衡量电影的成功程度，投票平均得分和收入，尽管其他变量也可以用于此目的。 使用的文件 调查数据集 tmdb-movies.csv