<jupyter_start><jupyter_text>> **提示**：欢迎参加“调查数据集”项目！引用段会添加这种提示，帮助你制定调查方法。提交项目之前，最后浏览一下报告，将这一段删除，以保持报告简洁。首先，需要双击这个 Markdown 框，将标题更改为与数据集和调查相关的标题。 项目：调查数据集（用更具体的标题代替这个标题！） 目录简介数据整理探索性数据分析结论 简介> **提示**：在这一段报告中对你选择进行分析的数据集进行简要介绍。在本段末尾，对你计划在报告过程中探索的问题进行描述。自己尝试建立至少一个因变量和三个自变量的分析报告。如果你不确定要问什么问题，务必熟悉数据集、数据集变量以及数据集上下文，以便确定要探索的问题。> 如果尚未选择和下载数据，务必先进行这一步，再回到这里。如需在这个工作区中处理数据，还需要将其上传到工作区。因此，请单击左上角的 jupyter 图标，回到工作区目录。右上角有一个‘上传’按钮，可以将你的数据文件添加到工作区。然后单击 .ipynb 文件名，回到这里。<jupyter_code># 用这个框对你计划使用的所有数据包设置
#   导入语句。

# 务必包含一个‘咒语’，以便将你的视图
#   与 notebook 保持一致。关于更多信息，请访问这个网页：
#   http://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>数据整理> **提示**：在这一段报告中载入数据，检查简洁度，然后整理和清理数据集，以进行分析。务必将步骤仔细归档，并确定清理决策是否正确。 常规属性<jupyter_code># 加载数据并打印几行。进行几项操作，检查数据
#   类型，以及是否有缺失数据或错误数据。<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>> **提示**：_不应_在每个框中进行太多操作。可以自由创建框，进行数据探索。在这个项目中，可以在初始 notebook 中进行大量探索操作。不要求对其进行组织，但务必仔细阅读备注，理解每个代码框的用途。完成分析之后，可以创建 notebook 副本，在其中去除多余数据，组织步骤，从而形成结构连贯、紧密的报告。> **提示**：务必向你的读者告知你在调查中采取的步骤。在每个代码框或每组相关代码框后面，用 markdown 框对前面的框中的调查结果向读者进行说明。尽量做到这一点，以便读者理解后续框中的内容。 数据清理（用更具体的标题代替这个标题！）<jupyter_code># 讨论数据结构和需要解决的任何问题之后，
#   在本段的第二部分进行这些清理步骤。<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>探索性数据分析> **提示**：整理和清理数据之后，现在可以进行探索。计算统计值，创建视图，解决你在简介段提出的研究问题。建议采用系统化方法。一次探索一个变量，然后探索变量之间的关系。 研究问题 1（替换这个标题名称！）<jupyter_code># 用这个代码框和其它代码框探索数据。务必添加
#   Markdown 框，以便归档你的观察和调查结果。<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>研究问题 2（替换这个标题名称！）<jupyter_code># 继续探索数据，解决你的附加研究问题。
#   如果有其它问题要调查，
#   请根据需要添加更多标题。<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>结论> **提示**：最后，总结你的调查结果。确保了解探索结果的限制。如果尚未进行任何统计检验，不要做出任何统计结论。切记不要根据相互关系推导出因果关系！> **提示**：如果对报告满意，应将其副本保存为 HTML 或 PDF 形式。导出报告之前请检查一遍，确保报告流程完整。应删除所有类似的“提示”引用段，以保持报告简洁。还需要查看课程结尾的项目提交页的项目审阅规范。> 如需将报告导出到工作区，应运行下面的代码框。如果正确，会返回代码 0，工作区目录下会生成 .html 文件（单击左上角的 jupyter 图标）。也可以通过 **文件** > **下载为** 子菜单下载 html 报告，然后手动上传到工作区目录。完成之后，可以单击右下角的“提交项目”，提交你的项目。恭喜！<jupyter_code>from subprocess import call
call(['python', '-m', 'nbconvert', 'Investigate_a_Dataset.ipynb'])<jupyter_output><empty_output>
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