利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解

对于“利用Python中的pandas库对CDN日志进行分析”，我们可以采用以下步骤进行：

1. 收集数据

首先，我们需要收集CDN日志的原始数据，这些数据可以从CDN提供商处获取。通常，CDN日志文件的格式为text或者csv，其中包含有访问时间、客户端IP地址、请求协议、请求路径、状态码、接口耗时等信息。

2. 导入pandas库

处理数据之前，需要首先导入Python中的pandas库，通过以下命令实现：

import pandas as pd

3. 加载数据

将收集到的CDN日志数据加载进Python中，通过以下命令实现：

df = pd.read_csv("data.log", sep="\t", header=None)

其中，“data.log”为CDN日志文件路径，sep参数为分隔符，header参数为是否含有表头信息。

4. 数据清洗

清洗数据包括数据去重、数据格式化、异常值处理等，可以通过以下命令实现：

df.drop_duplicates(inplace=True)
df.rename(columns={0: "time", 1: "ip", 2: "protocol", 3: "path", 4: "status", 5: "elapsed_time"}, inplace=True)
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 格式化时间列
df["status"] = df["status"].astype(str)  # 转换状态为字符串
df.dropna(inplace=True)  # 删除空值数据

其中，drop_duplicates()函数对数据进行去重；rename()函数可以重命名各列的名称；to_datetime()函数可以把字符串格式的时间数据转化为datetime格式；astype()函数可以对数据类型进行转化；dropna()函数可以删除含有空值的数据。

5. 数据分析

在对数据进行清洗之后，可以进行数据分析了。例如，我们分析一下CDN日志中的访问量：

pv = df["path"].value_counts().head(10)  # 统计访问路径前10的页面
print(pv)

输出结果为：

/article/xxx  100000
/article/yyy  80000
/article/zzz  50000
/article/aaa  40000
/article/bbb  20000
/article/ccc  10000
/article/ddd  1000
/article/eee  500
/article/fff  200
/article/ggg  100
Name: path, dtype: int64

这段代码统计了CDN日志中访问路径出现频率前十的页面。其中，“path”为请求路径列，value_counts()函数可以得到每个请求路径的出现次数，head(10)表示只展示出现次数前10的请求路径。

再例如，我们对状态码进行统计：

status = df["status"].value_counts()
print(status)

输出结果为：

200    1000000
404    20000
500    1000
301    500

这段代码统计了CDN日志中出现的状态码及其出现次数。

总之，通过这些数据分析，我们可以更好地了解CDN日志中的数据分布及特征，为优化CDN服务器的访问性能提供参考。