问题
日志服务的数据并不要求统一格式，每条日志可以有不同的关键字集合，例如:
{"city": "123", "province": "vvv"}
{"city": "shanghai", "pop": "2000"}
{"name": "xiao ming", "home": "shanghai"}
AI 代码解读
因此一般使用日志服务的CLI下载的命令get_log_all或者pull_log_dump时，格式都是单行JSON格式以保证灵活性。
但是大部分情况下，一个日志库的所有日志的关键字集合总体是稳定的；另一方面，Excel格式（或者更简单的CSV格式）相对JSON更加商业应用和人类操作友好一些。
如果期望下载下来时是Excel或者CSV格式，并且自动处理字段不一致的情况的话，该怎么办？
本文通过使用日志服务IPython/Jupyter扩展，轻松做到这点。
前提
安装日志服务扩展
首先，参考文章日志服务IPythonIPython/Jupyter扩展完成安装（IPython Shell、IPython/Jupyter Notebook或者Jupyter Lab均可）
安装Excel相关组件
在IPython所在环境中安装Excel读写的相关组件：
pip install openpyxl xlrd xlwt XlsxWriterAI 代码解读
- openpyxl - 用于Excel 2010 xlsx/xlsm文件的读写
- xlrd - 读取Exce (xls格式）
- xlwt - 写Excel (xls格式）
- XlsxWriter - 写Excel (xlsx)文件
配置
使用%manage_log配置好链接日志服务的相关入口、秘钥、项目和日志库等。具体参考这里。
场景
1. 将结果保存到Excel中
通过查询命令%%log查询得到Pandas Dataframe，然后调用to_excel即可。
样例：
%%log -1day ~ now
* | select date_format(date_trunc('hour', __time__), '%H:%i') as dt,
count(1)%100 as pv,
round(sum(if(status < 400, 1, 0))*100.0/count(1), 1) AS ratio
group by date_trunc('hour', __time__)
order by dt limit 1000
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df1 = log_df
df1.to_excel('output.xlsx')
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2. 将结果保存到Excel多个Sheet中
通过%log或%%log获得多个数据存在不同的Dataframe中后，如下样例操作：
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('output2.xlsx')
df1.to_excel(writer, sheet_name='data1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='data2')
writer.save()
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3. 定制Excel细节格式
Pandas默认使用Xlwt模块写xls文件、使用Openpyxl模块写xlsx文件。而使用XlsxWriter写xlsx功能更加全面灵活，但需要如下配置。
例如上面例子中的ExcelWriter构造时，增加参数即可：
writer = pd.ExcelWriter('output2.xlsx', engine='xlsxwriter')
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可以定制特定列的格式、样式、甚至直接画Excel图表。具体推荐参考这篇文章。
4. 其他格式
Pandas DataFrame还可以保存其他格式，例如csv、html等，可以进一步参考这里。
