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DataImport.py

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+@Description: In User Settings Edit
+@Author: your name
+@Date: 2019-10-11 15:07:24
+@LastEditTime: 2019-11-03 12:57:34
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+#CSV数据集数据量太大，无法一次性纳入内存，通过pandas对象的iterator选项以及get_chunk实现分批次读入内存，最后将数据集concat起来
+import pandas as pd
+import time
+path1 ='D:\TianchiMalwareDet\Data\security_train\security_train.csv'
+path2 ='D:\TianchiMalwareDet\Data\security_test\security_test.csv'
+print("path ok")
+# iterator=True,得到一个迭代器,还有一个nrows指定读取的数目,还有一个chunksize每一次读多少.
+# 文件预处理 CSV文件读取导入成列表形式
+
+def FileChunker(path):
+    temp=pd.read_csv(path,engine='python',iterator=True)
+    loop=True
+    chunkSize = 10000
+    chunks = []
+    while loop:
+        try:
+            chunk = temp.get_chunk(chunkSize)
+            chunks.append(chunk)
+        except StopIteration:
+            loop = False
+            print("Iteration is stopped.")
+    data = pd.concat(chunks, ignore_index= True,axis=0)
+    print("chunker OK")
+    return data
+
+
+#把每个样本根据file_id进行分组，对每个分组把多个线程内部的API CALL调用序列排好，再把每个线程排好后的序列拼接成一个超长的字符串
+def read_train_file(path):
+    labels = []
+    files = []
+    data=FileChunker(path)
+    #for data in data1:列表表头顺序为：file_id（文件编号）/label（病毒标签）/api（API名称，字符串）/tid（调用API的线程编号）/index（县城中API调用的顺序编号）
+    goup_fileid = data.groupby('file_id')      #按文件编号file-id进行分组    每个分组下四个列 label（病毒标签）/api（API名称，字符串）/tid（调用API的线程编号）/index（县城中API调用的顺序编号） 
+    for file_name, file_group in goup_fileid:   #每个id下按照（name和group进行迭代）
+        #print(file_name)
+        file_labels = file_group['label'].values[0]             # 获取label
+        result = file_group.sort_values(['tid', 'index'], ascending=True)   #sort_value按某一列大小排序ascending = T为升序排序  先根据tid线程后index顺序排列
+     #上一句排序结果为  id分组——按照tid排序——再按照index排序（嵌入的方式）  注意，result包含label
+        api_sequence = ' '.join(result['api'])  #根据上面规则排序后的API序列
+        labels.append(file_labels)  #labels文件只含标签项
+        files.append(api_sequence)  #排列好的API序列
+        #print(labels)   #回头删了
+        #print(files)
+    with open(path.split('/')[-1] + ".txt", 'a+') as f:
+        for i in range(len(labels)):
+            f.write(str(labels[i]) + ' ' + files[i] + '\n')
+read_train_file(path1)   #读取训练数据
+print("path1_txt OK")
+
+
+#label和超长文本特征的转化为PKL文件，方便读入
+#import pandas as pd
+import numpy as np
+import pickle
+path1 ='D:\TianchiMalwareDet\Data\security_train\security_train.csv.txt'  #训练数据
+def load_train2h5py(path):
+    labels = []
+    files = []
+    with open(path) as f:
+        for i in f.readlines():  #readlines读取所有行（直到结束符EOF）并返回列表。该列表可以由 Python 的 for... in ... 结构进行处理。如果碰到结束符 EOF 则返回空字符串。
+            i = i.strip('\n')   #strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。
+            labels.append(i[0])  #label文件中训练集的第i[0]列
+            files.append(i[1:])  #files文件保存除label之外的列  格式为列表形式
+    labels = np.asarray(labels)   #将列表labels转换成数组格式
+    with open("security_train.pkl", 'wb') as f:
+        pickle.dump(labels, f)
+        pickle.dump(files, f)
+#load_train2h5py(path1)  #训练数据转换为pkl文件：security_train.pkl
+#print("path1 PKL /train OK")
+#load_train2h5py(path2)  #测试数据转换成pkl文件：security_test.pkl
+#print("path2 PKL /test OK")
+
+
+#测试文件做相同的处理
+#把每个样本根据file_id进行分组，对每个分组把多个线程内部的API CALL调用序列排好，再把每个线程排好后的序列拼接成一个超长的字符串
+def read_test_file(path):
+#    labels = []
+    files = []
+    data=FileChunker(path)
+    goup_fileid = data.groupby('file_id')                                                  # 不同的文件file_id
+    for file_name, file_group in goup_fileid:
+        result = file_group.sort_values(['tid', 'index'], ascending=True)   # 根据线程和顺序排列
+        api_sequence = ' '.join(result['api'])
+        files.append(api_sequence)
+    with open(path.split('/')[-1] + ".txt", 'a+') as f:
+        for i in range(len(goup_fileid)):
+            f.write(' ' + files[i] + '\n')
+#read_test_file(path2)   #读取测试数据
+#print("path2_txt OK")
+
+path22 ='D:\TianchiMalwareDet\Data\security_test\security_test.csv.txt'   #测试数据
+#测试数据转换为pkl格式
+def load_test2h5py(path):
+    files = []
+    with open(path) as f:
+        for i in f.readlines():
+            i = i.strip('\n')
+            files.append(i[1:])
+    #labels = np.asarray(labels)
+    with open("security_test.pkl", 'wb') as f:
+        pickle.dump(files, f)
+load_test2h5py(path22)  #训练数据转换为pkl文件：security_test.pkl
+print("path2 PKL /test OK")