python综合实战案例-数据分析

Python是进行数据分析的好工具，今天就是借助一个案例给大家进行数据分析讲解。
本例设计一个log.txt⽂件，该文件记录了某个项⽬中某个 api 的调⽤情况，采样时间为每分钟⼀次，包括调⽤次数、响应时间等信息，⼤约18万条数据。下⾯进⾏探索性数据分析。
在这里插入图片描述

一、分析api调用次数

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', **{'family':'SimHei'})
# 从log.txt导⼊数据
data = pd.read_table('log.txt', header=None,names=['id', 'api', 'count', 'res_time_sum', 'res_time_min','res_time_max', 'res_time_avg', 'interval', 'created_at'])# 检查是否有重复值
print( data.duplicated().sum()  )   # 0# 检查是否有空值
print( data.isnull().sum()  )
# 分析 api 和 interval 这两列的数据是否对分析有⽤
print( len(data)  ) # 得到 179496
print( len(data[data['interval'] == 60])  ) # 得到 179496
print( len(data[data['api'] == '/front-api/bill/create'])  ) # 得到 179496# 查看api字段信息，可以发现unique=1，也就是说只有⼀个值，所以是没有意义的
print( data['api'].describe() )
# 删除api⼀列
data = data.drop('api', axis=1)
# 还发现 interval 的值全是60
print( data.interval.unique() )   # [60]# 把 id 字段都删掉
data = data.drop(['id'], axis=1)
# 发现数据中每⼀⾏的  interval 字段的值都⼀样，所以丢弃这列
data2 = data.drop(columns=['interval'])
print( data2.head() )# 查看维度信息
print( data2.shape )   # (179496, 6)
# 查看字段类型
print( data2.dtypes )
print( data2.info() )
print( data2.describe() )
print( "------------------------------------------" )
# 查看时间字段，会发现count=unique=179496，说明没有重复值data2['created_at'].describe()# 选取 2018-05-01 的数据，但是没有显⽰
print( data2[data2.created_at == '2018-05-01'] )
# 这样就可以，但是这样选取毕竟挺⿇烦的
print( data2[(data2.created_at >= '2018-05-01') & (data2.created_at < '2018-05-01')] )
# 所以，将时间序列作为索引
data2.index = data2['created_at']
# 为了能 data['2018-05-01'] 这样选取数据，我们还要将时间序列由字符串转为时间索引
data2.index = pd.to_datetime(data2['created_at'])
# 有了时间索引，后⾯的操作就⽅便多了
print( data2['2018-05-01'] )
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )# 分析 api 调⽤次数情况
# 下⾯直⽅图表⽰单位时间调⽤api的次数，最⼤值为31，所以就分31组
data['count'].hist(bins=31, rwidth=0.8)
plt.show()

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二、分析访问高峰时段

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )# 分析 api 调⽤次数情况，例如，在2018-5-1这⼀天中，哪些时间是访问⾼峰，哪些时间段访问⽐较少
# 如下图所⽰，从凌晨2点到11点访问少，业务⾼峰出现在下午两三点，晚上⼋九点。
data2['2018-5-1']['count'].plot()
plt.show()

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三、分析api相应时间1

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )data2['2018-5-1'].describe()
# 分析⼀天中 api 响应时间
data2['2018-5-1']['res_time_avg'].plot()
plt.show()

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四、分析api响应时间2

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )data2['2018-5-1'][['res_time_avg']].boxplot()
plt.show()

在这里插入图片描述

五、分析api响应时间3

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )data2['2018-5-1'][['res_time_avg']].boxplot()
plt.show()

在这里插入图片描述

六、分析api相应时间4

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )# 以20分钟为单位重新采样，可以看到在业务⾼峰时间段，最⼤响应时间和平均响应时间都有所上升
# data2['2018-5-1'].resample('20T').mean()
#  data2[['res_time_avg','res_time_max','res_time_min','res_time_sum']].plot()
data2['2018-5-1'].resample('20T').mean()
data2[['res_time_avg','res_time_max','res_time_min']].plot()
plt.show()

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七、分析连续几天数据

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )# 分析连续的⼏天数据，可以发现，每天的业务⾼峰时段都⽐较相似
data2['2018-5-1':'2018-5-10']['count'].plot()
plt.show()

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八、分析周末访问量增加情况

# 相同代码省略
print( "------------------------------------------" )
print( "------------------------------------------" )# 分析周末访问量是否有增加
data2['weekday'] = data2.index.weekday
data2.head()
# weekday从0开始，5和6表⽰星期六和星期天
data2['weekend'] = data2['weekday'].isin({5,6})
data2.head()
data2.groupby('weekend')['count'].mean()
data2.head()
#data2.groupby(['weekend', data2.index.hour])['count'].mean().plot()
#plt.show()
data2.groupby(['weekend', data2.index.hour])['count'].mean().unstack(level=0).plot()
plt.show()