nmon导出数据分析
1. 引言
nmon是一个性能监控工具，可以在Linux系统中收集各种系统和资源的性能数据。它可以收集CPU使用率、内存使用率、磁盘IO、网络流量等等各种指标，并将数据导出为文本格式。本文将介绍如何使用Python对nmon导出的数据进行分析和可视化。
2. 导出nmon数据
首先，需要在Linux系统中安装nmon工具。在终端中运行以下命令进行安装：
sudo apt-get install nmon
安装完成后，可以使用以下命令运行nmon并开始收集数据：
nmon
nmon将会以交互式界面显示当前的性能数据，按下“q”键可停止数据收集。数据默认保存在当前目录下的nmon文件中。
3. 读取nmon数据
Python中有一个很方便的库叫做pandas，它可以用来读取和处理各种数据。首先，我们需要安装pandas库。在终端中运行以下命令进行安装：
pip install pandas
安装完成后，我们可以使用以下代码读取nmon导出的数据文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('nmon', skiprows=1)
这里使用了pandas的read_csv函数来读取csv格式的数据文件，并使用skiprows参数跳过了第一行的标题行。
4. 数据分析和可视化
一旦数据被读取到pandas的DataFrame中，我们就可以开始进行各种分析和可视化操作了。下面是一些常见的数据分析和可视化方法的示例：
4.1 查看数据
使用head()函数可以查看数据的前几行：
print(data.head())
4.2 统计数据
使用describe()函数可以对数据进行基本的统计分析：
print(data.describe())
4.3 折线图
使用plot()函数可以绘制折线图：
data['CPU_ALL'].plot()
4.4 柱状图
使用plot()函数并指定kind='bar'可以绘制柱状图：
data['MEM_USED'].plot(kind='bar')
4.5 散点图
使用plot()函数并指定kind='scatter'可以绘制散点图：
data.plot(x='CPU_ALL', y='MEM_USED', kind='scatter')
5. 结论
本文介绍了如何使用Python对nmon导出的数据进行分析和可视化。首先，我们安装了nmon工具并导出了性能数据。然后，使用pandas库读取和处理数据，并展示了一些常见的分析和可视化方法的示例。希望本文能帮助读者更好地理解和利用nmon导出的数据。
