我们需要分析网站的访问来源。我们可以通过访问日志文件中的referer字段来了解用户从哪些网站或页面跳转到了我们的网站。 # 统计访问来源 visits_by_referer = df.groupby(df['referer']).size().sort_values(ascending=False) 访问时间分析 然后，我们需要分析用户的访问时间。我们可以通过访问日志文件中的time字段来了解用户的访问时间。统计每天、每小时、每分钟的访问量，以了解用户的访问规律。
# 统计每天访问量 visits_by_day = df.groupby(df['time'].dt.date).size() # 统计每小时访问量 visits_by_hour = df.groupby(df['time'].dt.hour).size() # 统计每分钟访问量 visits_by_minute = df.groupby(df['time'].dt.minute).size() 用户行为分析 最后
Phone Number ，我们需要分析用户的行为。我们可以通过访问日志文件中的url字段来了解用户的访问路径。我们可以统计用户访问最多的页面、访问页面的平均停留时间等信息，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.seconds)avg_time_by_pagedf.groupby(df['url'])['time_diff'].mean().sort_values(ascending=False) 结论 通过对示例网站
https://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、
