数据分析

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> 1. os 模块获取上一级目录的绝对地址 > 2. pands 读取 sqlite3 数据库中的数据 > 3. 用sklearn中的线性回归模型预测销售额数据 > 4. pyecharts 绘制柱

> 1. RFM 模型的原理及代码实现 > 2. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 > 3. 使用 dropna 删除含有缺失数据的行

> 1. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 > 2. 获取指定的日期的周一和周日 > 3. 使用 groupby+agg 方法统计每周的商品总销量和总退单量

> 1. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 > 2. 使用飞浆模型 senta_bilstm 对评论数据进行情感分析 > 3. 使用飞浆模型 lac 对评论数据

> 1. 使用requests库发送钉钉消息 > 2. 使用email和smtplib库发送邮件 > 3. 使用163邮箱服务，自动发送邮件及附件

> 1. 使用 pandas 中的 to_excel 生成 excel 数据 > 2. 使用 pandas 中的 read_excel 读取 excel数据

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> 1. 免费获取全国省份、城市编码以及经纬度数 > 2. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 > 3. 使用 pandas 中的 merge 方法合并数据

> 1. 用Python、pandas获取sqlite3中的数据 > 2. 用Python、pandas获取MySQL中的数据 > 3. 用Python、pandas获取Excel、csv、json中