小浣熊办公助手：让网站数据分析变得轻而易举

import pandas as pd
# 读取文件file_path = '/mnt/data/java4ye_website.csv'df = pd.read_csv(file_path)
# 显示前几行以确认表格结构df.head()
# 对换 DAU 和 UV 列的数据df['UV'], df['DAU'] = df['DAU'], df['UV']
# 显示修改后的前几行以确认更改df.head()

# 保存修改后的数据到新的 CSV 文件output_file_path = '/mnt/data/modified_java4ye_website.csv'df.to_csv(output_file_path, index=False)
output_file_path

# 获取 UV 最多的那一天的详细数据max_uv_details = df[df['Date'] == max_uv_day]max_uv_details

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
# 读取文件file_path = '/mnt/data/modified_java4ye_website.csv'df = pd.read_csv(file_path)
# 检查数据的前几行以了解其结构df.head()
# 绘制时间序列图plt.figure(figsize=(12, 6))
# 将日期转换为日期格式df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 绘制UV, PV, DAU的时间序列图plt.plot(df['Date'], df['UV'], label='UV', marker='o')plt.plot(df['Date'], df['PV'], label='PV', marker='x')plt.plot(df['Date'], df['DAU'], label='DAU', marker='^')
# 添加图例plt.legend()
# 添加标题和轴标签plt.title('时间序列图 - UV, PV, DAU随时间的变化趋势')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('数值')
# 显示图表plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()

# 将平均会话时长转换为秒data['AvgSessionDurationInSeconds'] = data['AvgSessionDurationInMinutes'] * 60

# 将平均会话时长转换为秒data['AvgSessionDurationInSeconds'] = data['AvgSessionDurationInMinutes'] * 60
这个代码错误，删除它再执行

# 删除之前错误添加的代码行，并重新计算平均会话时长（以秒为单位）data['AvgSessionDurationInSeconds'] = data['AvgSessionDuration'].apply(lambda x: int(x.split(':')[0]) * 60 + int(x.split(':')[1]))
# 筛选九月份的数据september_data_seconds = data[data['Date'].dt.month == 9]
# 绘制九月份 AvgSessionDuration 的柱状图（以秒为单位）plt.figure(figsize=(12, 6))plt.bar(september_data_seconds['Date'], september_data_seconds['AvgSessionDurationInSeconds'], color='skyblue')plt.title('九月份 AvgSessionDuration 柱状图（秒）')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('平均会话时长（秒）')plt.grid(axis='y')
# 设置 x 轴显示每五天的日期plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=5))plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()plt.show()

# 创建饼图来比较不同入口和出口页面的流量占比plt.figure(figsize=(12, 6))
# 绘制LandingPage的饼图plt.subplot(1, 2, 1)plt.pie(landing_counts, labels=landing_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)plt.title('入口页面流量占比')
# 绘制ExitPage的饼图plt.subplot(1, 2, 2)plt.pie(exit_counts, labels=exit_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)plt.title('出口页面流量占比')
plt.tight_layout()plt.show()