目录Cookie和Session的关系关系：工作流程简述：举例-商店购物定义：操作流程：Cookie和Session的关系Cookie和Session是在web开发中用于维护用户状态的两个关键概念。Cookie：定义：Cookie是在客户端（通常是浏览器）存储的小型文本文件，由服务器发送到客户端并存储在用户的计算

1.数据特征探索数据的特征，查看每列属性、最大值、最小值是了解数据的第一步。查看数据特征，#查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='D:\\大三下\\大数据实验课\\data\\Unit8\\GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encoding=

1.数据探索--查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='./GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gb

查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='D:/人工智能&软件工程/数据挖掘与分析/data/GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_

#代码8-1查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='./data/GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk'

 #代码8-1查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='../data/GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encodi

#查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='./data/GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk')

%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#设置字体plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcPara

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Fals

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Fals

#8-1importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile="D:\数据分析\GoodsOrder.csv"data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk')data.info()data=data['id']

1#-*-coding:utf-8-*-23#代码8-1查看数据特征45importnumpyasnp6importpandasaspd78inputfile=r'C:\Users\86184\Desktop\文件集\d

importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile=r'E:\sj\GoodsOrder.csv'#输入的数据文件data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk')#读取数据data.inf

查看数据特征#%%importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='./data/GoodsOrder.csv'data=pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk')data.info#%%data=

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Fals

一、背景与挖掘目标购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间

 #代码8-1查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile="E:\\anaconda3\\jupyterFile\\数据分析\\data\\GoodsOrder.csv"#输入的数据文件dat

#-*-coding:utf-8-*-#代码8-1查看数据特征importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile=r"C:\Users\admin\Desktop\GoodsOrder.csv"#输入的数据文件data

1数据特征2分析热销商品销量排行前10商品的销量及其占比条形图展示出销量排行前10商品的销量销量排行前10商品的销量占比 各各类别商品的销量及其占比