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rabbirh001@gmai

以了解用户的兴趣和需求。 # 统计访问页面 visits_by_page = df.groupby(df['url']).size().sort_values(ascending=False) # 计算页面的平均停留时间 df['time_diff'] = df['time'].diff() df['time_diff'] = df['time_diff'].apply(lambda x: x.seconds) avg_time_by_page = df.groupby(df['url'])['time_diff'].mean().sort_

values(ascending=False) 结论 通过对示例网站 https Phone Number

://www.guangweiblog.com 的数据分析，我们可以得出以下结论：(下面数据纯属示例，非真实性数据) 揭秘网站数据：用Python分析访问量、来源、时间和用户行为！ 网站的总访问量为10000次。

用户主要从Organic Search网站或页面跳转到我们的网站。 用户主要在每天的9:00-22:00时段访问我们的网站。 2，平均停留时间为25秒。 我们可以根据这些结论来优化网站的设计和功能，提高用户体验和转化率。2023年最值得关注的