英雄挑战
当前话题为您枚举了最新的英雄挑战。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Pandas作业-英雄的挑战
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。
数据挖掘
4
2024-04-29
Pandas挑战《Pymoli英雄》数据分析任务
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。
数据挖掘
0
2024-09-16
王者荣耀英雄列表爬虫
本代码演示如何使用 Python 和 Requests 库抓取王者荣耀英雄列表。
MySQL
4
2024-05-13
英雄版引擎下载
英雄版引擎1108版本下载
DB2
3
2024-05-15
Pandas 挑战
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 GitLab。
项目选择
选项 1:Pymoli 英雄
恭喜您!您在数据挖掘领域取得了巨大进展,现在是时候迎接新的挑战了!
数据挖掘
3
2024-05-21
Pandas挑战
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。
数据挖掘
2
2024-05-26
皮莫利英雄采购数据分析报告
玩家人数: 总人数
采购分析(总计): 采购总数、商品种类、平均购买价格、总收入
性别人口统计: 男性、女性、其他/未公开玩家比例和人数
采购分析(性别): 按性别划分的购买数量、平均价格、总价值、人均购买总数
年龄人口统计: 按年龄段划分的购买数量、平均价格、总价值、人均购买总数
最高支出者: 总购买金额最高者
数据挖掘
4
2024-05-15
探索Pymoli英雄:游戏内购买数据分析
Pymoli英雄游戏内购买数据分析报告
玩家概况
总玩家人数
购买分析
独特商品数量
平均购买价格
购买总次数
总收入
玩家性别分布
男性玩家百分比及数量
女性玩家百分比及数量
数据挖掘
4
2024-05-21
Python-Pandas-Challenge探索《Pymoli英雄》游戏数据
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。
数据挖掘
3
2024-07-17
pandas-challenge《Pymoli英雄》游戏数据分析
熊猫作业-深入Python Pandas数据背景!现在是时候了解您的Pandas技能并将其应用于新挑战。您需要完成Pandas Challenge中的一项任务。确保专注并将您的技能发挥到极致,因为这些技能将成为您数据分析工具箱中的强大资产。创建名为pandas-challenge的新存储库,并在本地设置HeroesOfPymoli的Jupyter笔记本以运行分析。完成后将更改推送到GitHub或GitLab。
数据挖掘
0
2024-08-09