python - 重塑 pandas 数据框以匹配特定输出
问题描述
我正在努力寻找一些elegant
解决方案来从我的数据中获取我需要的东西。我能够得到我想要的,但通过too much
努力,我相信可以做得更好,这就是我正在寻找的。
所以这是我的 DataFrame 的示例
>>> df = pd.DataFrame({'device_name': ['tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1'], 'interface': ['ethernet3', 'ethernet4', 'ethernet38', 'ethernet7', 'ethernet8', 'ethernet31', 'ethernet1', 'ethernet12', 'ethernet20'], 'tap_port': ['1-tx-a-rx', '1-tx-b-rx', '1-b', '2-tx-a-rx', '2-tx-b-rx', '2-b', '3-tx-a-rx', '3-tx-b-rx', '3-b'], 'switch_name': ['sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client1', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client2', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client3']})
当前 DataFrame 形状:
device_name interface tap_port switch_name
tap_switch_1 ethernet3 1-tx-a-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet4 1-tx-b-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet38 1-b sw_client1
tap_switch_1 ethernet7 2-tx-a-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet8 2-tx-b-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet31 2-b sw_client2
tap_switch_1 ethernet1 3-tx-a-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet12 3-tx-b-rx sw_ag1
tap_switch_1 ethernet20 3-b sw_client3
我希望得到的期望输出是这样的:
device_name id agg_switch rx_int tx_int client_switch client_port
tap_switch_1 1 sw_ag1 ethernet3 ethernt4 sw_client1 ethernet38
tap_switch_1 2 sw_ag1 ethernet7 ethernt8 sw_client2 ethernet31
tap_switch_1 3 sw_ag1 ethernet1 ethernt12 sw_client3 ethernet20
逻辑
所以基本上我有网络设置,其中一个开关用于分接多个接口。每一个client switch port
都有两个device_name
接口 - 每个方向一个(RX/TX)。我使用tap_port
名称将所有这些组合成一个组,基于我看到的第一个整数,它表示“tap_group”。
当前的“解决方案”
这是我现在这样做的方式,我不完全这样做并且它没有给我desired output
:
# Add new `id` column
>>> df['id']=df.tap_port.str[0]
# Get RX/TX direction as new column `direction`
>>> df['direction']=df.tap_port.apply(lambda x: x[-4:] if 'x' in x else '-')
# Trying to get the desired output
>>> df.pivot(index='id', columns='direction')[['switch_name','interface']]
switch_name interface
direction - a-rx b-rx - a-rx b-rx
id
1 sw_client1 sw_ag1 sw_ag1 ethernet38 ethernet3 ethernet4
2 sw_client2 sw_ag1 sw_ag1 ethernet31 ethernet7 ethernet8
3 sw_client3 sw_ag1 sw_ag1 ethernet20 ethernet1 ethernet12
这非常接近我的需要,但不完全符合desired output
.
非常感谢您的帮助!
解决方案
我不认为这是一个最佳解决方案,但它是所需的输出。
df = pd.DataFrame({'device_name': ['tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1'], 'interface': ['ethernet3', 'ethernet4', 'ethernet38', 'ethernet7', 'ethernet8', 'ethernet31', 'ethernet1', 'ethernet12', 'ethernet20'], 'tap_port': ['1-tx-a-rx', '1-tx-b-rx', '1-b', '2-tx-a-rx', '2-tx-b-rx', '2-b', '3-tx-a-rx', '3-tx-b-rx', '3-b'], 'switch_name': ['sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client1', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client2', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client3']})
df['col']=pd.DataFrame([i.split('-') for i in df['tap_port']])[2].fillna('').replace({'a':'rx_int','b':'tx_int','':'client port'})
df['id']=[i.split('-')[0] for i in df['tap_port']]
df_pvt=df.pivot(index='id',columns='col',values='interface').reset_index()
x=df_pvt.join(df[['switch_name','device_name']][df['col']=='client port'].rename(columns={'switch_name':'client switch'}).reset_index(drop=True))
final=x.join(df[['switch_name']][df['col']=='tx_int'].rename(columns={'switch_name':'agg_switch'}).reset_index(drop=True))
Out[126]:
id client port rx_int tx_int client switch device_name agg_switch
0 1 ethernet38 ethernet3 ethernet4 sw_client1 tap_switch_1 sw_ag1
1 2 ethernet31 ethernet7 ethernet8 sw_client2 tap_switch_1 sw_ag1
2 3 ethernet20 ethernet1 ethernet12 sw_client3 tap_switch_1 sw_ag1
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