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利用Python中的pandas庫對cdn日志進行分析詳解

2020-09-22 09:53LoyaChen Python

這篇文章主要介紹了利用Python中的pandas庫進行cdn日志分析的相關資料，文中分享了pandas對cdn日志分析的完整示例代碼，然后詳細介紹了關于pandas庫的相關內容，需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧。

前言

最近工作工作中遇到一個需求，是要根據CDN日志過濾一些數據，例如流量、狀態碼統計，TOP IP、URL、UA、Referer等。以前都是用 bash shell 實現的，但是當日志量較大，日志文件數G、行數達數千萬億級時，通過 shell 處理有些力不從心，處理時間過長。于是研究了下Python pandas這個數據處理庫的使用。一千萬行日志，處理完成在40s左右。

代碼

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# sudo pip install pandas
__author__ = 'Loya Chen'
import sys
import pandas as pd
from collections import OrderedDict
"""
Description: This script is used to analyse qiniu cdn log.
================================================================================
日志格式
IP - ResponseTime [time +0800] "Method URL HTTP/1.1" code size "referer" "UA"
================================================================================
日志示例
 [0] [1][2]  [3]  [4]   [5]
101.226.66.179 - 68 [16/Nov/2016:04:36:40 +0800] "GET http://www.qn.com/1.jpg -"
[6] [7] [8]    [9]
200 502 "-" "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"
================================================================================
"""
if len(sys.argv) != 2:
 print('Usage:', sys.argv[0], 'file_of_log')
 exit()
else:
 log_file = sys.argv[1]
# 需統計字段對應的日志位置
ip  = 0
url  = 5
status_code = 6
size = 7
referer = 8
ua  = 9
# 將日志讀入DataFrame
reader = pd.read_table(log_file, sep=' ', names=[i for i in range(10)], iterator=True)
loop = True
chunkSize = 10000000
chunks = []
while loop:
 try:
 chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
 chunks.append(chunk)
 except StopIteration:
 #Iteration is stopped.
 loop = False
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
byte_sum = df[size].sum()        #流量統計
top_status_code = pd.DataFrame(df[6].value_counts())      #狀態碼統計
top_ip  = df[ip].value_counts().head(10)      #TOP IP
top_referer = df[referer].value_counts().head(10)      #TOP Referer
top_ua  = df[ua].value_counts().head(10)      #TOP User-Agent
top_status_code['persent'] = pd.DataFrame(top_status_code/top_status_code.sum()*100)
top_url  = df[url].value_counts().head(10)      #TOP URL
top_url_byte = df[[url,size]].groupby(url).sum().apply(lambda x:x.astype(float)/1024/1024) \
   .round(decimals = 3).sort_values(by=[size], ascending=False)[size].head(10) #請求流量最大的URL
top_ip_byte = df[[ip,size]].groupby(ip).sum().apply(lambda x:x.astype(float)/1024/1024) \
   .round(decimals = 3).sort_values(by=[size], ascending=False)[size].head(10) #請求流量最多的IP
# 將結果有序存入字典
result = OrderedDict([("流量總計[單位:GB]:"   , byte_sum/1024/1024/1024),
   ("狀態碼統計[次數|百分比]:"  , top_status_code),
   ("IP TOP 10:"    , top_ip),
   ("Referer TOP 10:"   , top_referer),
   ("UA TOP 10:"    , top_ua),
   ("URL TOP 10:"   , top_url),
   ("請求流量最大的URL TOP 10[單位:MB]:" , top_url_byte),
   ("請求流量最大的IP TOP 10[單位:MB]:" , top_ip_byte)
])
# 輸出結果
for k,v in result.items():
 print(k)
 print(v)
 print('='*80)

pandas 學習筆記

Pandas 中有兩種基本的數據結構，Series 和 Dataframe。 Series 是一種類似于一維數組的對象，由一組數據和索引組成。 Dataframe 是一個表格型的數據結構，既有行索引也有列索引。

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from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd

Series

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In [1]: obj = Series([4, 7, -5, 3])
In [2]: obj
Out[2]:
0 4
1 7
2 -5
3 3

Series的字符串表現形式為：索引在左邊，值在右邊。沒有指定索引時，會自動創建一個0到N-1（N為數據的長度）的整數型索引。可以通過Series的values和index屬性獲取其數組表示形式和索引對象:

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In [3]: obj.values
Out[3]: array([ 4, 7, -5, 3])
In [4]: obj.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

通常創建Series時會指定索引:

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In [5]: obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
In [6]: obj2
Out[6]:
d 4
b 7
a -5
c 3

通過索引獲取Series中的單個或一組值：

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In [7]: obj2['a']
Out[7]: -5
In [8]: obj2[['c','d']]
Out[8]:
c 3
d 4

排序

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In [9]: obj2.sort_index()
Out[9]:
a -5
b 7
c 3
d 4
In [10]: obj2.sort_values()
Out[10]:
a -5
c 3
d 4
b 7

篩選運算

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In [11]: obj2[obj2 > 0]
Out[11]:
d 4
b 7
c 3
In [12]: obj2 * 2
Out[12]:
d 8
b 14
a -10
c 6

成員

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In [13]: 'b' in obj2
Out[13]: True
In [14]: 'e' in obj2
Out[14]: False

通過字典創建Series

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In [15]: sdata = {'Shanghai':35000, 'Beijing':40000, 'Nanjing':26000, 'Hangzhou':30000}
In [16]: obj3 = Series(sdata)
In [17]: obj3
Out[17]:
Beijing 40000
Hangzhou 30000
Nanjing 26000
Shanghai 35000

如果只傳入一個字典，則結果Series中的索引就是原字典的鍵（有序排列）

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In [18]: states = ['Beijing', 'Hangzhou', 'Shanghai', 'Suzhou']
In [19]: obj4 = Series(sdata, index=states)
In [20]: obj4
Out[20]:
Beijing 40000.0
Hangzhou 30000.0
Shanghai 35000.0
Suzhou  NaN

當指定index時，sdata中跟states索引相匹配的3個值會被找出并放到響應的位置上，但由于‘Suzhou'所對應的sdata值找不到，所以其結果為NaN(not a number),pandas中用于表示缺失或NA值

pandas的isnull和notnull函數可以用于檢測缺失數據:

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In [21]: pd.isnull(obj4)
Out[21]:
Beijing False
Hangzhou False
Shanghai False
Suzhou True
In [22]: pd.notnull(obj4)
Out[22]:
Beijing True
Hangzhou True
Shanghai True
Suzhou False

Series也有類似的實例方法

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In [23]: obj4.isnull()
Out[23]:
Beijing False
Hangzhou False
Shanghai False
Suzhou True

Series的一個重要功能是，在數據運算中，自動對齊不同索引的數據

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In [24]: obj3
Out[24]:
Beijing 40000
Hangzhou 30000
Nanjing 26000
Shanghai 35000
In [25]: obj4
Out[25]:
Beijing 40000.0
Hangzhou 30000.0
Shanghai 35000.0
Suzhou  NaN
In [26]: obj3 + obj4
Out[26]:
Beijing 80000.0
Hangzhou 60000.0
Nanjing  NaN
Shanghai 70000.0
Suzhou  NaN

Series的索引可以通過復制的方式就地修改

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In [27]: obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
In [28]: obj
Out[28]:
Bob 4
Steve 7
Jeff -5
Ryan 3

DataFrame

pandas讀取文件

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In [29]: df = pd.read_table('pandas_test.txt',sep=' ', names=['name', 'age'])
In [30]: df
Out[30]:
 name age
0 Bob 26
1 Loya 22
2 Denny 20
3 Mars 25

DataFrame列選取

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df[name]
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In [31]: df['name']
Out[31]:
0 Bob
1 Loya
2 Denny
3 Mars
Name: name, dtype: object

DataFrame行選取

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df.iloc[0,:] #第一個參數是第幾行，第二個參數是列。這里指第0行全部列
df.iloc[:,0] #全部行，第0列
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In [32]: df.iloc[0,:]
Out[32]:
name Bob
age 26
Name: 0, dtype: object
In [33]: df.iloc[:,0]
Out[33]:
0 Bob
1 Loya
2 Denny
3 Mars
Name: name, dtype: object

獲取一個元素，可以通過iloc，更快的方式是iat

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In [34]: df.iloc[1,1]
Out[34]: 22
In [35]: df.iat[1,1]
Out[35]: 22

DataFrame塊選取

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In [36]: df.loc[1:2,['name','age']]
Out[36]:
 name age
1 Loya 22
2 Denny 20

根據條件過濾行

在方括號中加入判斷條件來過濾行，條件必需返回 True 或者 False

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In [37]: df[(df.index >= 1) & (df.index <= 3)]
Out[37]:
 name age city
1 Loya 22 Shanghai
2 Denny 20 Hangzhou
3 Mars 25 Nanjing
In [38]: df[df['age'] > 22]
Out[38]:
 name age city
0 Bob 26 Beijing
3 Mars 25 Nanjing

增加列

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In [39]: df['city'] = ['Beijing', 'Shanghai', 'Hangzhou', 'Nanjing']
In [40]: df
Out[40]:
 name age city
0 Bob 26 Beijing
1 Loya 22 Shanghai
2 Denny 20 Hangzhou
3 Mars 25 Nanjing

排序

按指定列排序

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In [41]: df.sort_values(by='age')
Out[41]:
 name age city
2 Denny 20 Hangzhou
1 Loya 22 Shanghai
3 Mars 25 Nanjing
0 Bob 26 Beijing
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# 引入numpy 構建 DataFrame
import numpy as np
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In [42]: df = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), index=['three', 'one'], columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
In [43]: df
Out[43]:
 d a b c
three 0 1 2 3
one 4 5 6 7
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# 以索引排序
In [44]: df.sort_index()
Out[44]:
 d a b c
one 4 5 6 7
three 0 1 2 3
In [45]: df.sort_index(axis=1)
Out[45]:
 a b c d
three 1 2 3 0
one 5 6 7 4
# 降序
In [46]: df.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[46]:
 d c b a
three 0 3 2 1
one 4 7 6 5

查看

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# 查看表頭5行
df.head(5)
# 查看表末5行
df.tail(5)
# 查看列的名字
In [47]: df.columns
Out[47]: Index(['name', 'age', 'city'], dtype='object')
# 查看表格當前的值
In [48]: df.values
Out[48]:
array([['Bob', 26, 'Beijing'],
 ['Loya', 22, 'Shanghai'],
 ['Denny', 20, 'Hangzhou'],
 ['Mars', 25, 'Nanjing']], dtype=object)

轉置

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df.T
Out[49]:
  0  1  2 3
name Bob Loya Denny Mars
age 26 22 20 25
city Beijing Shanghai Hangzhou Nanjing

使用isin

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In [50]: df2 = df.copy()
In [51]: df2[df2['city'].isin(['Shanghai','Nanjing'])]
Out[52]:
 name age city
1 Loya 22 Shanghai
3 Mars 25 Nanjing

運算操作：

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In [53]: df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]],
 ...:    index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])
In [54]: df
Out[54]:
 one two
a 1.40 NaN
b 7.10 -4.5
c NaN NaN
d 0.75 -1.3
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#按列求和
In [55]: df.sum()
Out[55]:
one 9.25
two -5.80
# 按行求和
In [56]: df.sum(axis=1)
Out[56]:
a 1.40
b 2.60
c NaN
d -0.55

group

group 指的如下幾步：

  • Splitting the data into groups based on some criteria
  • Applying a function to each group independently
  • Combining the results into a data structure

See the Grouping section

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In [57]: df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
 ....:    'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
 ....:   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
 ....:    'two', 'two', 'one', 'three'],
 ....:   'C' : np.random.randn(8),
 ....:   'D' : np.random.randn(8)})
 ....:
In [58]: df
Out[58]:
 A B  C  D
0 foo one -1.202872 -0.055224
1 bar one -1.814470 2.395985
2 foo two 1.018601 1.552825
3 bar three -0.595447 0.166599
4 foo two 1.395433 0.047609
5 bar two -0.392670 -0.136473
6 foo one 0.007207 -0.561757
7 foo three 1.928123 -1.623033

group一下，然后應用sum函數

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In [59]: df.groupby('A').sum()
Out[59]:
  C D
A  
bar -2.802588 2.42611
foo 3.146492 -0.63958
In [60]: df.groupby(['A','B']).sum()
Out[60]:
   C  D
A B  
bar one -1.814470 2.395985
 three -0.595447 0.166599
 two -0.392670 -0.136473
foo one -1.195665 -0.616981
 three 1.928123 -1.623033
 two 2.414034 1.600434

總結

以上就是關于利用Python中的pandas庫進行cdn日志分析的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對服務器之家的支持。

原文鏈接：http://qingkang.me/python-pandas.html

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