Question

df1:
 lower_bound_ip_address           upper_bound_ip_address    country
0              16777216.0                16777471          Australia
1              16777472.0                16777727          China
2              16777728.0                16778239          China
3              16778240.0                16779263          Australia
4              16779264.0                16781311          China

df: 
     ip_address
0    7.327584e+08
1    3.503114e+08
2    2.621474e+09
3    3.840542e+09
4    4.155831e+08
5    2.809315e+09
6    3.987484e+09
7    1.692459e+09
8    3.719094e+09
9    3.416747e+08

我想将df ['ip_address']与df1 ['country']匹配。某些ip_address范围对应于特定国家/地区，例如：729808896-734003199表示日本。怎么做？

我尝试了以下三个代码，都失败了：

for x in df['ip_address']:
    if x<=df1['upper_bound_ip_address'] and x>=df1['lower_bound_ip_address']:
        df['country']=df1['country']

TypeError: len() of unsized object


for x in df['ip_address']:
   for y in df1:
    if x<=y['upper_bound_ip_address'] and x>=y['lower_bound_ip_address']:
        x['country']=y['country']

TypeError: string indices must be integers



for x in range(0, len(df)):
  for y in range(0, len(df1)):
    if (df.iloc[x,'ip_address'] <= df1.iloc[y,'upper_bound_ip_address'] and (df.iloc[x,'ip_address'] >= df1.iloc[y,'lower_bound_ip_address']):
        df['country']=df1.iloc[y,'country']

 SyntaxError: invalid syntax

Answer 1

您可以使用此代码段完成您要实现的目标。由于您要与两列进行比较：upper_bound和lower_bound并且两者都具有相同的索引，因此一次一行地迭代而不是一次遍历整列是合乎逻辑的。

require 'capistrano/bundler'

当一个表有密钥时合并两个表，但另一个表只有一个密钥范围

1 个答案: