pandas画图分析网站原始访问日志

痛定思痛。 2023-02-28 01:28 10阅读 0赞

### pandas画图分析网站原始访问日志 ###

**实现步骤**：  
1、读取数据、清理、格式化  
2、统计爬虫spider的访问比例，输出柱状图  
3、统计http状态码的访问占比，输出饼图  
4、统计按小时、按天的PV/UV流量趋势，输出折线图

import pandas as pd
    import numpy as np
    import os
    
    # 让输出不会被截断
    pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
    
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line
    
    # 读取整个目录，将所有的文件合并到一个dataframe
    data_dir = "./crazyant/blog_access_log/"
    
    df_list = []
    
    # error_bad_lines=False表示遇到错误行继续
    for fname in os.listdir(f"{data_dir}"):
        df_list.append(pd.read_csv(f"{data_dir}/{fname}", sep=" ", header=None, error_bad_lines=False))
    # 多个文件合并一起读取
    df = pd.concat(df_list)
    print(df.head())
    
    # 复制的原因是后期对df修改的时候不会报错
    df = df[[0, 3, 6, 9]].copy()
    
    # 设置列名
    df.columns = ["ip", "stime", "status", "client"]
    print(df.head())
    
    # 统计spider的比例(新增一列，先将client一列变小写，然后判断是否包含spider，返回的是True或False)
    df["is_spider"] = df["client"].str.lower().str.contains("spider")
    print(df.head())
    
    # 查看这一列的次数
    df_spider = df["is_spider"].value_counts()
    print(df_spider)
    ''' False 46641 True 3637 '''

### 正常访问和爬虫访问柱状图 ###

# 画柱状图
    # 要求x轴都是字符串
    bar = (
        Bar()
            .add_xaxis([str(x) for x in df_spider.index])
            .add_yaxis("是否Spider", df_spider.values.tolist())
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="爬虫访问量占比"))
    )
    bar.render(path="柱状图.html")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 状态码占比饼形图 ###

# 访问状态码的数量对比
    # 分组后，看每个状态码的数量
    df_status = df.groupby("status").size()
    print(df_status)
    ''' status 200 41924 201 3432 206 70 301 2364 302 23 304 19 400 20 403 92 404 1474 405 12 444 846 500 1 504 1 '''
    
    # 将以上数据变成列表套元组
    res2 = list(zip(df_status.index, df_status))
    print(res2)
    ''' [(200, 41924), (201, 3432), (206, 70), (301, 2364), (302, 23), (304, 19), (400, 20)] '''
    
    # 画饼形图
    pie = (
        Pie()
            .add("状态码比例", res2)
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    # b代表标签，c代表数量
    pie.render(path="状态码饼形图.html")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

### 按时间统计pv/uv折线图 ###

# 实现按小时、按天粒度的流量统计
    # 时间格式是[02/Dec/2019:22:40:27
    df["stime"] = pd.to_datetime(df["stime"].str[1:], format="%d/%b/%Y:%H:%M:%S")
    
    # 设置时间为索引
    df.set_index("stime", inplace=True)
    # 升序
    df.sort_index(inplace=True)
    
    # 按小时统计
    # df_pvuv = df.resample("H")["ip"].agg(pv=np.size, uv=pd.Series.nunique)
    
    # 按每6个小时统计
    # df_pvuv = df.resample("6H")["ip"].agg(pv=np.size, uv=pd.Series.nunique)
    
    # 按天统计
    df_pvuv = df.resample("D")["ip"].agg({ "pv": np.size, "uv": pd.Series.nunique})
    
    df_pvuv.head()
    
    # 画折线图
    line = (
        Line()
            .add_xaxis(df_pvuv.index.tolist())
            .add_yaxis("PV", df_pvuv["pv"].tolist())
            .add_yaxis("UV", df_pvuv["uv"].tolist())
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="PVUV数据对比"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross")
        )
    )
    line.render(path="折线图.html")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

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