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虽说单独使用pandas也足够实现这个需求，但是考虑到类似的流水数据很多都是存在DB里的，检索数据时聚合一下也就顺手的事，因此聚合数据就交给SQL来做了。对一系列数据聚合后进行diff，是一种常见的数据分析需求。例如，我们可能会需要将每个月的财务支出流水数据进行分类汇总，再对不同月的汇总数据进行比较，看看哪些分类支出变多了，哪些变少了。此次我将使用SQL和pandas来实现上面所述需求，具体来说，使用SQL实现数据聚合功能，使用pandas对聚合后的数据进行diff。

转载请注明来源：http://blog.youkuaiyun.com/imred 解析网页使用的是BeautifulSoup，具体不解释了，代码里有注释，不懂欢迎提问。# -*- coding: utf-8 -*-import osimport sqlite3import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoup# 前缀+页数+后缀拼成URL，HOST用来把

转载请注明来源：http://blog.youkuaiyun.com/imred 这篇文章需要与上一篇结合来看，这篇文章的程序基于上一篇程序获取的数据。实现很简单，就是使用SQL查询一段时间内访问量的差值，展示出来就可以了。界面使用的是tkinter，截图如下： 程序如下：# -*- coding: utf-8 -*-import osimport sqlite3import tkinter#上篇