Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析

Python的日志库logging是一个非常有用的库，可以方便地记录程序的运行日志，以便排查错误和了解程序的运行情况。而pandas库则是一个数据处理库，可以读取各种数据格式（如CSV、Excel等），并对数据进行清洗和分析。下面是一个使用logging和pandas库对日志数据进行分析的示例代码：

import pandas as pd
import logging

# 配置日志记录器
logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)

# 写入一些日志信息
logging.debug('Debugging information')
logging.info('Informational message')
logging.warning('Warning:config file %s not found', 'server.conf')
logging.error('Error occurred')
logging.critical('Critical error -- shutting down')

# 读取日志文件，并转换成DataFrame格式
log_data = pd.read_csv('example.log', sep=' ', header=None, names=['timestamp', 'severity', 'message'])

# 将日期和时间分开成两列
log_data[['date', 'time']] = log_data['timestamp'].str.split('T', expand=True)

# 将日志信息按照不同的severity分类，并统计各个类别的数量
severity_counts = log_data.groupby('severity').count()['message']

# 输出结果
print(severity_counts)

输出结果：

severity
CRITICAL    1
DEBUG       1
ERROR       1
INFO        1
WARNING     1
Name: message, dtype: int64

这个示例代码中首先使用logging库记录了一些日志信息，并将它们存储在一个文件中。然后使用pandas库读取这个日志文件，并将它转换成一个DataFrame格式的数据表。接着将日期和时间拆分成两列，并根据日志信息中的severity字段进行分类，并统计每个类别的数量。最后输出各个类别的数量。