在數據分析領域，最熱門的莫過于Python和R語言，此前有一篇文章《別老扯什么Hadoop了，你的數據根本不夠大》指出：只有在超過5TB數據量的規模下，Hadoop才是一個合理的技術選擇。這次拿到近億條日志數據，千萬級數據已經是關系型數據庫的查詢分析瓶頸，之前使用過Hadoop對大量文本進行分類，這次決定采用Python來處理數據：
硬件環境
CPU：3.5 GHz Intel Core i7
內存：32 GB HDDR 3 1600 MHz
硬盤：3 TB Fusion Drive
數據分析工具
Python：2.7.6
Pandas：0.15.0
IPython notebook：2.0.0
源數據如下表所示：
數據讀取
啟動IPython notebook，加載pylab環境：
ipython notebook --pylab=inline
Pandas提供了IO工具可以將大文件分塊讀取，測試了一下性能，完整加載9800萬條數據也只需要263秒左右，還是相當不錯了。
import pandas as pd
reader = pd.read_csv('data/servicelogs', iterator=True)
try:
df = reader.get_chunk(100000000)
except StopIteration:
print "Iteration is stopped."
使用不同分塊大小來讀取再調用 pandas.concat 連接DataFrame，chunkSize設置在1000萬條左右速度優化比較明顯。
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loop = TruechunkSize = 100000chunks = []while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print "Iteration is stopped."df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) |
下面是統計數據，Read Time是數據讀取時間，Total Time是讀取和Pandas進行concat操作的時間，根據數據總量來看，對5~50個DataFrame對象進行合并，性能表現比較好。
如果使用Spark提供的Python Shell，同樣編寫Pandas加載數據，時間會短25秒左右，看來Spark對Python的內存使用都有優化。
數據清洗
Pandas提供了 DataFrame.describe 方法查看數據摘要，包括數據查看（默認共輸出首尾60行數據）和行列統計。由于源數據通常包含一些空值甚至空列，會影響數據分析的時間和效率，在預覽了數據摘要后，需要對這些無效數據進行處理。
首先調用 DataFrame.isnull() 方法查看數據表中哪些為空值，與它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas會將表中所有數據進行null計算，以True/False作為結果進行填充，如下圖所示：
Pandas的非空計算速度很快，9800萬數據也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以對表中空列進行移除操作。嘗試了按列名依次計算獲取非空列，和 DataFrame.dropna() 兩種方式，時間分別為367.0秒和345.3秒，但檢查時發現 dropna() 之后所有的行都沒有了，查了Pandas手冊，原來不加參數的情況下， dropna() 會移除所有包含空值的行。如果只想移除全部為空值的列，需要加上 axis 和 how 兩個參數：
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df.dropna(axis=1, how='all') |
共移除了14列中的6列，時間也只消耗了85.9秒。
接下來是處理剩余行中的空值，經過測試，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默認的空值NaN節省一些空間；但對整個CSV文件來說，空列只是多存了一個“,”，所以移除的9800萬 x 6列也只省下了200M的空間。進一步的數據清洗還是在移除無用數據和合并上。
對數據列的丟棄，除無效值和需求規定之外，一些表自身的冗余列也需要在這個環節清理，比如說表中的流水號是某兩個字段拼接、類型描述等，通過對這些數據的丟棄，新的數據文件大小為4.73GB，足足減少了4.04G！
數據處理
使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的數據類型，Pandas默認可以讀出int和float64，其它的都處理為object，需要轉換格式的一般為日期時間。DataFrame.astype() 方法可對整個DataFrame或某一列進行數據格式轉換，支持Python和NumPy的數據類型。
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df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64) |
對數據聚合，我測試了 DataFrame.groupby 和 DataFrame.pivot_table 以及 pandas.merge ，groupby 9800萬行 x 3列的時間為99秒，連接表為26秒，生成透視表的速度更快，僅需5秒。
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df.groupby(['NO','TIME','SVID']).count() # 分組fullData = pd.merge(df, trancodeData)[['NO','SVID','TIME','CLASS','TYPE']] # 連接actions = fullData.pivot_table('SVID', columns='TYPE', aggfunc='count') # 透視表 |
根據透視表生成的交易/查詢比例餅圖：
將日志時間加入透視表并輸出每天的交易/查詢比例圖：
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total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE', aggfunc='count')total_actions.plot(subplots=False, figsize=(18,6), kind='area') |
除此之外，Pandas提供的DataFrame查詢統計功能速度表現也非常優秀，7秒以內就可以查詢生成所有類型為交易的數據子表：
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tranData = fullData[fullData['Type'] == 'Transaction'] |
該子表的大小為 [10250666 rows x 5 columns]。在此已經完成了數據處理的一些基本場景。實驗結果足以說明，在非“>5TB”數據的情況下，Python的表現已經能讓擅長使用統計分析語言的數據分析師游刃有余。
