| _) | | _` | \ \ / _ \ | | __ \ _ \ __| _ \ __| __ \ ( | \ \ / __/ | | | | ( | | __/ ( | | | \__,_| \_/ \___| _| _| _| _| \___/ _) \__| \___| \___| _| |_|

Python Pandas: analisando logs em CSV

• tags: pythonpandaslogs

Resumo: leitura e análise inicial de logs CSV com Pandas — filtro por nível, contagem de mensagens e dicas rápidas de parsing.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("logs.csv")
print(df.head())

# Filtrar erros
erros = df[df['level'] == 'ERROR']

# Contagem por tipo
print(erros['message'].value_counts().head(10))

Dica: parse_dates=['timestamp'] ajuda para filtrar por datas facilmente.