消费教练：用Python和Django构建的可视化银行交易应用

Python
需积分: 5 0 下载量 75 浏览量 更新于2024-11-03 收藏 15.61MB ZIP 举报
资源摘要信息:"spending-coach是一个用于个人财务管理的网络应用程序，它能够接收用户的银行交易数据（通过CSV文件导入），并将这些数据进行可视化展示。该应用程序的一个显著特点是它在2015年2月的Python黑客马拉松期间被构建，使用了当时较为流行的Python 2.7版本和Django 1.5.1框架进行开发。" 详细知识点如下： 1. 个人财务管理应用： "spending-coach"作为一款个人财务管理应用，其核心功能是帮助用户更好地理解和掌控自己的消费习惯。通过对银行交易记录的收集和分析，应用能够以图表和统计的方式呈现用户的消费模式、支出和收入趋势等信息，从而辅助用户进行更为明智的财务决策。 2. 数据可视化： 应用中的数据可视化是指将用户的银行交易数据转换为图表和图形，如条形图、饼图和趋势线等。这种直观的展示方式使得用户可以一目了然地看到他们的支出分布和金融动态，从而更有效地管理个人财务。 3. CSV文件导入： 用户需要提供银行交易数据，通常通过CSV格式文件导入。CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的文本文件格式，其中每行代表一个数据记录，字段之间用逗号分隔。通过CSV导入，应用能够读取用户的交易历史，并将其用于后续的数据处理和可视化。 4. Python 2.7： 在"spending-coach"的应用开发中使用了Python 2.7版本。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。虽然Python 2.7在2020年已经停止官方支持，但在2015年时它还是非常流行的选择。应用的开发选择这一版本可能是因为当时社区支持和相关工具链的成熟。 5. Django 1.5.1： Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在"spending-coach"中使用的Django 1.5.1版本，该框架遵循MVC（模型-视图-控制器）架构模式，帮助开发者快速构建复杂的、数据库驱动的网站。Django内置了许多功能，比如用户认证、内容管理、站点地图等，这些都可以在"spending-coach"的应用开发中利用起来。 6. Python黑客马拉松： 本应用是在一个编程马拉松活动中完成的，这种活动通常为开发者提供一个集中的时间段，以竞赛的形式鼓励他们合作创造新的应用程序或解决特定问题。这类活动有助于推动技术的创新和交流，并且往往能催生一些有趣和实用的项目。 7. 标签与资源定位： 在文件信息中，"Python"作为标签的使用，说明该应用与Python编程语言有紧密的关系。提到压缩包文件名称为"spending-coach-master"，暗示了这是一个以"spending-coach"为主项目的源代码仓库。"master"通常指主分支，代表项目的当前开发状态或者稳定版本。 综合上述信息，"spending-coach"应用结合了个人财务管理的实际需求和数据可视化的技术手段，利用Python语言及其强大的Django框架在短时间内构建而成。它不仅是一个实用的工具，也是技术和创新精神的结晶。

kaggle data: total-construction-spending-data-col-数据集

2021-03-30 上传
kaggle data: total-construction-spending-data-col-数据集

Total Construction Spending Data Collection建筑总支出数据收集-数据集

113 浏览量
total-construction-spending-highway-and-street_metadata.json total-construction-spending-nonresidential_metadata.json total-construction-spending-nonresidential_metadata_1.json total-construction-...

Total Private Construction Spending Data 私人建筑总支出数据-数据集

2021-03-11 上传
这是由美国联邦调查局经济数据库（FRED）托管的美国人口普查局的数据集。 PLODGCONS.csv PNRESCON.csv PNRESCONS.csv PRCOMCONS.csv ...total-private-construction-spending-residential_metadata_1.json

要使表格的序号字段和姓名字段保持不变，后面的累计金额字段，环比字段，同比字段，每季度自动更新怎么开发

2023-07-14 上传
以下是一个示例，假设你有一个名为`quarterly_report`的表格，其中包含了序号（id）、姓名（name）、累计金额（total_spending）、环比（quarter_growth）和同比（year_growth）字段。 首先，创建一个触发器来在每...

假如我的季报表有字段：序号，姓名，个人累计消费金额，同比，环比，应该怎么开发

140 浏览量
year_growth = total_spending - lag(total_spending, 4) OVER (ORDER BY id), quarter_growth = total_spending - lag(total_spending) OVER (ORDER BY id); ``` 这个更新语句将计算同比和环比，并将结果存储在...

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8068 entries, 0 to 8067 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 8068 non-null int64 1 Gender 8068 non-null object 2 Ever_Married 7928 non-null object 3 Age 8068 non-null int64 4 Graduated 7990 non-null object 5 Profession 7944 non-null object 6 Work_Experience 7239 non-null float64 7 Spending_Score 8068 non-null object 8 Family_Size 7733 non-null float64 9 Var_1 7992 non-null object 10 Segmentation 8068 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(7) memory usage: 693.5+ KB 上述结果显示中哪个是包含字符串类型的列，请将包含字符串类型数据的列转换为数字类型

156 浏览量
从上面的输出结果来看，包含字符串类型的列有：Gender、Ever_Married、Graduated、Profession、Spending_Score、Var_1 和 Segmentation。这些列都是分类变量，可以使用 `LabelEncoder()` 函数将它们转换为数值变量。...

用python实现某家超市有一种促销手段，购买金额超过一定金额就给一张随机编号奖票。编号是一个1到100之间的数字。当收集到连续编号的三张贴花时，就可以换一个小礼物。兑换完礼物后，该奖票就作废。 小明经常去某家超市购物，积攒了不少奖票，你帮他看看，能换多少小礼物。

2023-04-24 上传
spending = int(input("请输入小明在超市的购买总金额：")) tickets = [0] * (spending // 100) # 初始化奖票 for i in range(len(tickets)): if spending > 100: spending -= 100 ticket = random.randint(1, ...

求以下实验的R语言代码：对商场200位客户使用kmeans聚类法和系统聚类法进行聚类，对聚类结果进行 可视化，并保存可视化结果，对两种聚类分析方法的聚类结果进行分析 数据集：mall.csv 数据属性描述: 字段名: Customerip Gender Age Annual Income (k$) Spending Score (1-100) 字段描述 顾容ID 性别 实验内容：1.载入数据、显示数据的维度,CustomerlD、Gender这两个变量按照字符型变量读入.其他三个变量按照数值型变量读入。2

2023-06-08 上传
kmeans_plot <- ggplot(data, aes(x = Annual.Income..k.., y = Spending.Score..1.100., color = as.factor(kmeans_clust$cluster))) + geom_point() + ggtitle("K-Means Clustering") agglo_plot <- ggplot(data, ...

Directions: For this part, you are allowed 30 min utes to write a composition on the topic Extrava gant Spending on College Campus. You should write at least 120 words, and base your composi tion on the outline below: 1)很多大学生每月的花销越来越高，根本没 有节俭的概念， 2分析产生这一现象的原因， 3)我的看法。

384 浏览量
Extravagant Spending on College Campus In recent years, many college students have been spending more and more money each month without any concept of thrift. This trend has alarmed many people and ...

• You are required to justify your choice of number of clusters by doing a proper elbow analysis and including the code for generating the elbow plot as part of the submitted R script. • Use the k-means method since it makes the “total within sum of squares’ ’ metric readily available as part of the model output. • Reuse the same datasets and script/solution from assignment 2 in order to produce the dataframe that contains 2018 data on healthcare spending and life expectancy (this should be the starting point for this assignment).

2023-05-24 上传
df_clean <- df %>% select(Life.Expectancy, Healthcare.Spending) %>% drop_na() ``` 3. Scale the data to ensure that both variables have equal influence on the clustering: ``` df_scaled <- scale(df_...
姜一某
  • 粉丝: 33
  • 资源: 4632
上传资源 快速赚钱

最新资源