首先

rabbirh001@gmai

方便后续的数据处理。其次，我们需要对数据进行去重、缺失值处理等操作，以确保数据的准确性和完整性。 import pandas as pd # 读取访问日志文件 log_file = 'access.log' df = pd.read_csv(log_file, sep=' ', header=None) # 设置列名 df.columns = ['ip', 'dash1', 'dash2',

'protocol',status',size''referePhone Number

nplace=True) # 处理缺失值 df.fillna('-', inplace=True) # 将时间戳转换为日期格式 df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='[%d/%b/%Y:%H:%M:%S') 数据分析 接下来，我们将使用Python来分析示例网站 https://www.guangweiblog.com 的数据。我们将分析以下几个方面： 访问量统计 访问来源分析 访问时间分析 用户行为分析 访问量统计 揭秘网站数据：用Python分析访问量、来源、时间和用户行为！ ，我们需要统计网站的访问量。

我们可以通过计算访问日志文件中的记录数来得到网站的总访问量。此外，我们还可以统计每天、每小时、每分钟的访问量，以了解网站的访问规律。 # 统计总访问量 total_visits = len(df) # 统计每天访问量 visits_by_day = df.groupby(df['time'].dt.date).size()