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我有 2 个数据框。 One(df1) 具有 CIDR 和一列,该列始终为 1 以丰富第二个数据帧。另一个数据帧(df2)有一个 ip 列表。我想可能通过 df1 中的 CIDR 迭代 IP,并标记 df2(如果它在其中)。我已经阅读了 ipaddress
和 netaddr
库的文档,并且过去使用过这两个库,但我无法弄清楚如何在这种情况下使用一个库。
如果您获得 cidr 13.64.0.0/11 的范围,您将获得 13-64.0.0-13.95.255.255。 13.64.1.100 属于该范围
数据框:
df1
CIDR inCIDR
0 13.64.0.0/11 1
1 13.96.0.0/13 1
2 13.104.0.0/14 1
3 20.34.0.0/15 1
4 20.36.0.0/14 1
5 20.40.0.0/13 1
6 20.128.0.0/16 1
7 20.140.0.0/15 1
8 20.144.0.0/14 1
9 20.160.0.0/12 1
10 20.176.0.0/14 1
11 20.180.0.0/14 1
12 20.184.0.0/13 1
13 23.96.0.0/13 1
14 40.64.0.0/10 1
15 42.159.0.0/16 1
df2
ipaddress
0 18.235.100.252
1 13.64.1.100
2 40.64.11.22
3 184.84.243.59
4 184.84.243.119
5 20.180.22.12
6 3.17.7.58
7 34.233.202.21
8 42.159.10.10
期望的输出:
df2
ipaddress inCIDR
0 18.235.100.252 0
1 13.64.1.100 1
2 40.64.11.22 1
3 184.84.243.59 0
4 184.84.243.119 0
5 20.180.22.12 1
6 3.17.7.58 0
7 34.233.202.21 0
8 42.159.10.10 1
可能使用映射来分配 inCIDR,例如:
df2['inCIDR'] = df2['ipaddress'].map(df1.set_index('ipaddress')['inCIDR']).fillna(0).astype(int)
最佳答案
如果您需要根据 ipaddress 中的前两个值映射值
new_df = df1.copy()
new_df['CIDR'] = new_df['CIDR'].str.extract('(\d+.\d+).')
df2['inCIDR'] = df2['ipaddress'].str.extract('(\d+.\d+).')[0].map(new_df.set_index('CIDR')['inCIDR']).fillna(0).astype(int)
ipaddress inCIDR
0 18.235.100.252 0
1 13.64.1.100 1
2 40.64.11.22 1
3 184.84.243.59 0
4 184.84.243.119 0
5 20.180.22.12 1
6 3.17.7.58 0
7 34.233.202.21 0
8 42.159.10.10 1
关于python - Pandas 两个数据帧在 CIDR 中查找 IP 并在 CIDR 列中映射,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54654943/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!