版本

elasticsearch5.5.0

python3.7

说明

用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel

code

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/7/22 10:41
# @Author : Skyell Wang
# @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch
import pandas as pd
import os def elastic_data(vin):
""" :param vin:
:return:
"""
# 连接es集群
es = Elasticsearch(["ip"],
http_auth=('elastic', 'password'),
port=9200) # 根据特定条件获取数据
body = {
"query": {
"term": {
"vin": vin
}
}
} # 取出vin odometer
para = {
"_source": "vin,odometer"
}
# 获取数据
query = es.search(index=ddfsdfd', doc_type='dfsf',
size=1000, body=body, params=para)
results = query['hits']['hits'] # 判断数据是否为空
if results == []:
print('vin数据不存在', vin) else:
try:
# 存储逻辑:如果总里程数据存储,则正常存储,否则置为'null'
if 'odometer' not in results[0]['_source']:
results[0]['_source']['odometer'] = 0
print(results[0]['_source'])
else:
print(results[0]['_source'])
except NameError as e:
print(e)
return results[0]['_source'] if __name__ == "__main__": path = "E:\MyCode\ML_InAction\data_analysis\data_do"
gc5_vin = "GC5_vin.csv"
gc5_vin_path = os.path.join(path, gc5_vin)
excel_file_name = 'GC5_data.xlsx'
excel_path = os.path.join(path, excel_file_name)
# 获取csv文件中固定列(vehicle_identifier)
df_data = pd.read_csv(gc5_vin_path, usecols=['vehicle_identifier']) vin_data_list = []
for i in range(len(df_data)):
data_gc5 = elastic_data(df_data['vehicle_identifier'][i])
# 判断是否为字典类型,如果是则存入list中
is_dict = isinstance(data_gc5, dict)
if is_dict:
vin_data_list.append(data_gc5)
# 转成dateframe类型,并存入excel
vin_data_df = pd.DataFrame(vin_data_list)
vin_data_df.to_excel(excel_path, index=False)
print("任务已完成!")

python查询ES方法

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