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鳄梨价格的历史数据挺实用的，尤其是做数据可视化或者销量趋势的时候。这份数据集是 Hass Avocado Board 发布的数据的更新版本，覆盖了从 2015 年 1 月到 2020 年 5 月的数据，城市、州、类型全都有，细节挺丰富的。 数据字段也比较全，像AveragePrice、Total Volume这些都能直接用来画图。还有4046、4225、4770这些是不同品类的鳄梨销售量，适合做分类比较。不用手动爬，直接用就行，效率高不少。 你要是用Pandas做数据清洗，或者用Echarts做图，这数据都挺顺手的。字段也没啥奇怪的地方，Date字段下就能直接做时间序列。 顺便推荐几个类似的数

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实现商品价格聚类的 Python 项目，还蛮实用的，尤其是你手上有一堆价格数据但看不出规律时，用它来分组就挺合适的。用的是K-Means，老牌的聚类算法，配合pandas和numpy搞数据，顺手又高效。嗯，文件里应该有个4-9.py脚本，核心逻辑基本都在这，照着跑一遍就能看到效果。如果你有像sku-price这种 SKU 和价格的表格，用read_csv或者read_excel读进来，再跑一波聚类，快就能把产品价格分出几类来，适合做商品分层、调价建议这些事。聚类前的预别忽略了哦，比如缺失值和异常值，还有Z-score 标准化，这些都影响聚类效果。K 值怎么选？你可以试试肘部法。聚完后通过fit

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