qq_44182694的博客

先上数据集与完整代码：https://pan.baidu.com/s/1lZu3IuJSrLVLXEK74iotKw提取码：bmpe数据有两个，一个是投放费用的广告费用表有一个是销售数据表'''销售数据（按天）（按月）统计分析'''import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#导入销售表df= pd.read_excel('.\data\销售表.xlsx')df=df[['日期','销售码洋']]#将日期转换为日期格式df

数据与代码链接：https://pan.baidu.com/s/1vF3hzzI83tDDVl-kM03shQ提取码：0202user.sql文件大家自行导入mysql数据库中，我是放在了test01数据库中数据由于是存储在MYsql数据库的，因此我们需要利用Python连接mysql数据库，把数据取出来import pymysqlimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#连接MySQL数据库，指定密码（passwd）和数据库（db

数据与代码https://pan.baidu.com/s/1A9hzC9cPHX7vt5J5rX1rzw提取码：9rrj利用RFM衡量客户的价值，再利用K_means方法对RFM值进行聚类聚为4类，import pandas as pd#读取Excel文件df_2018=pd.read_excel('./data/2018.xlsx')df_2019=pd.read_excel('./data/2019.xlsx')print(df_2018.head())#取出相应列df_2018=

首先上数据链接：添加链接描述提取码：i7xl我是用的jupter notebook 写的首先读入数据，由于数据是json形式#导入数据import jsonpath='C:\\Users\\Administrator\\pydata-book-2nd-edition\\datasets\\bitly_usagov\\example.txt'records=[json.loads(line)for line in open(path)]records[0]注意此时的record是字典形式

先上数据链接：https://pan.baidu.com/s/1ykl8Quz8A1IFvNm90qOeVA提取码：0jyv这次是五个无人售货机一年的销售数据，同样是利用jupternotebook开发的。首先读取数据import pandas as pdretail_data=pd.read_csv(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\retail-master\\retail-master\\onefinal.csv',engine='python')

先上数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1aPPKntZ0dDrLXdwpLKnNgw提取码：momz这是一个从1880年–2010年美国新生儿的姓名数据集（里面包含年份、姓名、性别、同姓儿童出生数量）还是用jupter notebook开发的首先导入一年的数据：import pandas as pdnames1880=pd.read_csv('E:\\计算机知识\\python\\Python数据分析案例\\Desktop\\pydata-notebook-mast