Hola, encontré un conjunto de datos en Kaggle sobre el tiempo de uso de un sitio web, por lo que quiero encontrar una relación entre el número de páginas visitadas y el tiempo total en el sitio web.

Puedes encontrar el conjunto de datos y el código en mi github: https://github.com/victordalet/Kaggle_analysis/tree/feat/website_traffic

Yo - Instalación

Para hacer esto, uso sqlalchemy en Python para convertir mi csv en una base de datos y trazar para mostrar mis resultados.

pip install plotly
pip install sqlalchemy

II - Código

Creo una clase principal, en la que recupero mi csv y lo coloco en una base de datos, usando el método get_data.
El resultado es una lista de tuplas, así que creo el método transform_data para obtener una lista doble.
Finalmente, puedo mostrar un gráfico simple entre el número de páginas vistas y el tiempo total.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text
import plotly.express as px


class Main:
    def __init__(self):
        self.result = None
        self.connection = None

        self.engine = create_engine("sqlite:///my_database.db", echo=False)
        self.df = pd.read_csv("website_wata.csv")
        self.df.to_sql("website_data", self.engine, index=False, if_exists="append")
        self.get_data()
        self.transform_data()
        self.display_graph()


    def get_data(self):
        self.connection = self.engine.connect()
        query = text("SELECT Page_Views, Time_on_Page FROM website_data")
        self.result = self.connection.execute(query).fetchall()

    def transform_data(self):
        for i in range(len(self.result)):
            self.result[i] = list(self.result[i])


    def display_graph(self):
        fig = px.scatter(
            self.result, x=0, y=1, title=""
        )
        fig.show()


Main()

III - Resultado

El eje x indica el número de páginas visitadas por el usuario, mientras que el eje y muestra el tiempo pasado en el sitio web en minutos.

Podemos ver que los usuarios que permanecen más tiempo visitan entre 4 y 6 páginas, y que entre 11 y 15 páginas todos los usuarios permanecen al menos unos minutos.