这篇文章主要介绍了利用Python中的pandas库进行cdn日志分析的相关资料，文中分享了pandas对cdn日志分析的完整示例代码，然后详细介绍了关于pandas库的相关内容，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。前言最近工作工作中遇到一个需求，是要根据CDN日志过滤一些数据，例如流量、状态码统计，TOP IP、URL、UA、Referer等。以前都是用 bash shell 实现的，但是当日志量较大，日志文件数G、行数达数千万亿级时，通过 shell 处理有...
怎样删除list中空字符？最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ]今天是5.1号。这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示： a b c one 4 1 1 two 6 2 0 three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。a.tai...
前言pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下：from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤 1、载入日志数据 2、载入area_ip数据 3、将 real_ip 请求数 进行 COUNT...
本篇文章给大家带来的内容是关于pandas修改DataFrame列名的方法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。本文参考自:pandas 修改 DataFrame 列名 原博客针对每个DataFrame.columns中的元素做相同的修改操作而拙作是对每个元素做不同操作的生搬硬套, 请大家不吝赐教提出问题存在一个名为dataset的DataFrame>>> dataset.columns Index([age, job, marital, education, default, housing, l...
本篇文章给大家带来的内容是关于python中Pandas的深入理解（代码示例） ，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。一、筛选先建立一个 6X4 的矩阵数据。dates = pd.date_range(20180830, periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=[A,B,C,D]) print(df)打印： A B C D 2018-08-30 0 1 2 3 2018-08-31 4 5 6 7 2018-09-01 8 ...
这篇文章主要介绍了关于对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下导入pandas模块：import pandas as pd使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。读入待处理的excel文件：df = pd.read_excel(log.xls)通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-o...
下面为大家分享一篇使用pandas读取csv文件的指定列方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据，一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据，但是却一直存在着。原来的数据如下：GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv1,name_01,comen...
下面为大家分享一篇基于pandas数据样本行列选取的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧注：以下代码是基于python3.5.0编写的import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # ------------------选取数据样本的第一行-------------------- print(food_info.loc[0]) #------------------选取数据样本的3到6行---------------------- print(food_info.loc[3:6]) #------------------head选取...
下面为大家分享一篇pandas实现选取特定索引的行，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧如下所示：>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> index=np.array([2,4,6,8,10]) >>> data=np.array([3,5,7,9,11]) >>> data=pd.DataFrame({num:data},index=index) >>> print(data)num 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>> select_index=index[index>5] >>> print(select_index) [ 6 8 10] >>> data[num].lo...
下面为大家分享一篇使用实现pandas读取csv文件指定的前几行，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的，然而我们有时候并不需要全部的数据，我们需要的可能仅仅是前面的几行。这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。例如有data.csv文件，文件的内容如下：GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,c...
下面为大家分享一篇pandas多级分组实现排序的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧pandas有groupby分组函数和sort_values排序函数，但是如何对dataframe分组之后排序呢？In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice([tech, art, office]), %dk-%dk%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), ) for _ in xrange(10000)), columns=[publish_time, classf, salary, ti...
下面为大家分享一篇python3 pandas 读取MySQL数据和插入的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧python 代码如下：# -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql import sys from sqlalchemy import create_enginedef read_mysql_and_insert():try:conn = pymysql.connect(host=localhost,user=user1,password=123456,db=test,charset=utf8)except pymysql.err.OperationalError as e:print...
下面为大家分享一篇pandas 实现将重复表格去重,并重新转换为表格的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧在python处理数据时，经常用到DataFrame和set。train=pd.read_csv(XXX.csv)#读取文件 train=train[item_id]#选择要去重的列 train=set(train)#去重 data=pd.DataFrame(list(train),columns=[item_id])#因为set是无序的，必须要经过list处理后才能成为DataFrame data.to_csv(xxx.csv,index=False)...
这次给大家带来pandas中的Dataframe查询有哪些方法，pandas中Dataframe查询的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。pandas为我们提供了多种切片方法，而要是不太了解这些方法，就会经常容易混淆。下面举例对这些切片方法进行说明。数据介绍先随机生成一组数据：In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]...: rnd_3 = [random.rand...
这次给大家带来pandas+dataframe实现行列选择与切片操作，pandas+dataframe实现行列选择与切片操作的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下：1）loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）；2）iloc，基于行/列的position...