Question

我有一个从CSV导入的数据框，从该文件中过滤后，我的临时DF在

之下

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

 df = pd.read_table("/DATA/testing/ADNS/ADNS_01_40405.txt", sep=" ", 
               error_bad_lines=False,skiprows=1,header=None,skipinitialspace=True)
 df.columns = ["ONE","TWO","THREE","FOUR","FIVE","SIX","SEVE","EIGH","NINE","TEN","ELEV"]
 tmp = df.ONE.str.contains("topoff", na=False)

#tmp = df.ONE.str.isdigit()
TOP_IP = df.loc[tmp]
TOP_IP

ONE TWO THREE FOUR FIVE SIX SEVE EIGH NINE TEN ELEV
483 topoff.pgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40... 86400 IN A 203.88.1.58 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
484 topoff.sgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40... 86400 IN A 10.169.19.89 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
486 topoff.pgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.3.11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
487 topoff.sgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 10.169.18.16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
489 topoff.pgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.1.49 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
490 topoff.sgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.2.190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
492 topoff.pgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.4.132 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
493 topoff.sgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.2.190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
495 topoff.pgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
496 topoff.sgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
498 topoff.pgw-s5s8.epgBARODACLOUD.node.epc.mnc005... IN A 203.88.4.156 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
499 topoff.sgw-s5s8.epgBARODACLOUD.node.epc.mnc005... IN A 203.88.16.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
501 topoff.pgw-s5s8.epgBHUJCLOUD.node.epc.mnc005.m... IN A 112.110.84.35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
502 topoff.sgw-s5s8.epgBHUJCLOUD.node.epc.mnc005.m... IN A 112.110.84.39 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
503 topoff.pgw-s5s8.epgDL02.node.epc.mnc005.mcc404... IN A 203.88.1.37 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
505 topoff.pgw-s5s8.epgGODHRACLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
506 topoff.sgw-s5s8.epgGODHRACLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

后置过滤器我只需要一个和四个字段即可显示数据，但是前两个记录的形状不是。

以下是必需的。

ONE TWO THREE FOUR FIVE SIX SEVE EIGH NINE TEN ELEV
483 topoff.pgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.1.58 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
484 topoff.sgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 10.169.19.89 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
486 topoff.pgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.3.11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
487 topoff.sgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 10.169.18.16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
489 topoff.pgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.1.49 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
490 topoff.sgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.2.190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
492 topoff.pgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.4.132 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
493 topoff.sgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40... IN A 203.88.2.190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
495 topoff.pgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
496 topoff.sgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005... IN A 112.110.84.29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
498 topoff.pgw-s5s8.epgBARODACLOUD.node.epc.mnc005... IN A 203.88.4.156 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

我尝试了isdigit和许多其他功能，但无法这样做。任何帮助将是适当的。

Answer 1

想法仅使用DataFrame.shift，其中TWO列中具有数字的行被Series.str.isdigit过滤，最后重新分配原始的第一列：

orig = df['ONE'].copy()
mask = df['TWO'].astype(str).str.isdigit()

df[mask] = df[mask].shift(-1, axis=1)
df['ONE'] = orig

print (df)

                                                   ONE TWO THREE  \
483  topoff.pgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
484  topoff.sgw-s5s8.epgAMD02.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
486  topoff.pgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
487  topoff.sgw-s5s8.epgAMD03.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
489  topoff.pgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
490  topoff.sgw-s5s8.epgAMD06.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
492  topoff.pgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
493  topoff.sgw-s5s8.epgAMD07.node.epc.mnc005.mcc40...  IN     A   
495  topoff.pgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   
496  topoff.sgw-s5s8.epgAMRELICLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   
498  topoff.pgw-s5s8.epgBARODACLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   
499  topoff.sgw-s5s8.epgBARODACLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   
501  topoff.pgw-s5s8.epgBHUJCLOUD.node.epc.mnc005.m...  IN     A   
502  topoff.sgw-s5s8.epgBHUJCLOUD.node.epc.mnc005.m...  IN     A   
503  topoff.pgw-s5s8.epgDL02.node.epc.mnc005.mcc404...  IN     A   
505  topoff.pgw-s5s8.epgGODHRACLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   
506  topoff.sgw-s5s8.epgGODHRACLOUD.node.epc.mnc005...  IN     A   

              FOUR FIVE  SIX  SEVE  EIGH  NINE  TEN  ELEV  
483    203.88.1.58  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
484   10.169.19.89  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
486    203.88.3.11  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
487   10.169.18.16  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
489    203.88.1.49  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
490   203.88.2.190  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
492   203.88.4.132  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
493   203.88.2.190  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
495  112.110.84.25  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
496  112.110.84.29  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
498   203.88.4.156  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
499    203.88.16.7  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
501  112.110.84.35  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
502  112.110.84.39  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
503    203.88.1.37  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
505  112.110.84.20  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN  
506  112.110.84.24  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN

用熊猫过滤非结构化数据

1 个答案: