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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Pandasデータフレームのある列同士を比較

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回答 2

投稿 2017/12/04 22:49

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minhouse10

score 7

Pandasで共通のキーを持たない2つの異なるデータフレーム、df1とdf2があり、それぞれの列の要素として、IPV6アドレスの一部を含むdf1の列Aの要素が、df2の列BのIPV6に含まれていたら、df2の列Bに対応する列Aの情報をdf1の新たな列Cとして追加するというような、ExcelのVlookup関数のような結果を期待しております。要素の型はObjectになっております。ご教授の程、よろしくお願いいたします。


df1:
A                  B
0  xxx1::10:1c:           88
1  xxx1::11:1c:           20
2  xxx1::12:1c:         1165

df2:
A                   B
0  name1   xxx1::6:1c:6404:8020:1
1  name2   xxx1::10:1c:6404:8020:2
2  name3   xxx1::4:1c:6404:8020:3

------------実行後のdf1のイメージ
df1の0行目がdf2の1行目に部分一致したため、df1のC列にdf2のA列の対応するname2が表示された

df1:
A                  B    C
0  xxx1::10:1c:           88     name2
1  xxx1::11:1c:           20     NaN
2  xxx1::12:1c:         1165     NaN

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  • yag1kaz

    2017/12/05 11:04 編集

    IPv6をデータの編集対象に加えるときはもう少し目的(IPv6アドレスにて想定されるネットワークの範囲)か、データ表記のゆれ幅を開示したほうがよいと思います。なぜならIPv6自体が表記ゆれを内包したフォーマットであるためです。例えば、このときのdf1のA列0行のIPv6アドレス表記は、xxx1::10:1c:だけではなく、xxx1::0010:1c:やxxx1:0:0:10:1c:0などがありえます。これはmkgreiさんの方式であっても、magichanさんの方式であっても、共通的に影響をうけます。やろうとされているのはおそらく何らかのログ解析だと思いますのみでミスマッチがふえるかもしれません。(表記ゆれは無いものとする、という前提があるならば、お読み捨てください。)

    キャンセル

  • minhouse10

    2017/12/05 11:14

    yag1kaz様、有益なアドバイスありがとうございます。ご指摘にあります通り、多くのデバイスがユニークなIPVアドレスをもっているのですが、今回はたくさんあるデバイスのアグリゲーションポイントになっている集約デバイスの名前とのマッチングになり、そのNWを示しているのが、最初の打4までのPrefixになります。ログの都合上どの集約デバイス名は末端のデバイスが持つdf2側にしかないため今回のようなマッチングをしております。ご指摘いただいた点、重要かと思いますので意識してコーディングしていきたいと思います。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

既に解決されているかもしれませんが、こんな書き方もできます。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A':['xxx1::10:1c:','xxx1::11:1c:','xxx1::12:1c:'],
    'B':[88,20,1165]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'A':['name1','name2','name3'],
    'B':['xxx1::6:1c:6404:8020:1',
         'xxx1::10:1c:6404:8020:2',
         'xxx1::4:1c:6404:8020:3']
})


df1['C'] = df1['A'].map(df2.set_index(df2.B.str.extract(r'(^\w+::\w+:\w+:)', expand=False))['A'])
print(df1)
#               A     B      C
# 0  xxx1::10:1c:    88  name2
# 1  xxx1::11:1c:    20    NaN
# 2  xxx1::12:1c:  1165    NaN

投稿 2017/12/05 08:58

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  • 2017/12/05 11:08

    magichan様、ご回答誠にありがとうございます。なんとなく、str.isinやstr.containsを使ってなんかとできないかと試行錯誤しておりましたが、うまくいきませんでした。この場合正規表現を使ってうまく対応できるのですね。勉強になりました。実行してみてまた結果シェアさせていただきます。

    キャンセル

  • 2017/12/05 12:31

    magichan様、ご教授いただいた方法により、実際の結果も期待通りの出力されました。改めてありがとうございました。
    IPADDRV6 Counts Name
    0 xxx::10:1c: 88 name1
    1 xxx::11:1c: 20 name2
    2 xxx::12:1c: 1165 name3

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+1

二段階に分けて問題を考えるとスッキリするかと思います。

まずdf1とdf2において共通キーを作ります。具体的にはdf2のIPv6を分離させて新たな行とします。

次にdf1とdf2をmergeします。
例は公式ドキュメントがわかりやすいです。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.merge.html

投稿 2017/12/04 23:16

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  • 2017/12/04 23:19

    mkgrei様、早速のご回答誠にありがとうございます。
    なるほど~、共通の部分が入るPrefixで共通のキーを作るイメージですね。早速リンクを参照しトライいたします。結果はまたこちらで共有させていただきます^^

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