Сопоставление IP-адреса с IP-сетью и возврат соответствующего столбца - PullRequest
1 голос
/ 08 января 2020

У меня есть два кадра данных в pandas.

import pandas as pd
inp1 = [{'network':'1.0.0.0/24', 'A':1, 'B':2}, {'network':'5.46.8.0/23', 'A':3, 'B':4}, {'network':'78.212.13.0/24', 'A':5, 'B':6}]
df1 = pd.DataFrame(inp)
print("df1", df1)

inp2 = [{'ip':'1.0.0.10'}, {'ip':'blahblahblah'}, {'ip':'78.212.13.249'}]
df2 = pd.DataFrame(inp2)
print("df2", df2)

Вывод:

          network  A  B
0      1.0.0.0/24  1  2
1     5.46.8.0/23  3  4
2  78.212.13.0/24  5  6
              ip
0       1.0.0.10
1   blahblahblah
2  78.212.13.249

Окончательный вывод, который я хочу, будет выглядеть следующим образом:

         ip              A           B
0       1.0.0.10         1           2
1   blahblahblah         NaN         Nan
2  78.212.13.249         5           6

Я хочу перебрать каждую ячейку в df2['ip'] и проверить, принадлежит ли она к сети в df1['network']. Если он принадлежит сети, он возвращает соответствующие столбцы A и B для указанного c IP-адреса. Я ссылался на эту статью и рассматривал netaddr, IPNetwork, IPAddress, ipaddress, но не могу понять это.

Помощь оценена!

1 Ответ

1 голос
/ 09 января 2020

Вы можете сделать это, используя netaddr + apply(). Вот пример:

from netaddr import IPNetwork, IPAddress, AddrFormatError


network_df = pd.DataFrame([
    {'network': '1.0.0.0/24', 'A': 1, 'B': 2},
    {'network': '5.46.8.0/23', 'A': 3, 'B': 4},
    {'network': '78.212.13.0/24', 'A': 5, 'B': 6}
])
ip_df = pd.DataFrame([{'ip': '1.0.0.10'}, {'ip': 'blahblahblah'}, {'ip': '78.212.13.249'}])
# create all networks using netaddr
networks = (IPNetwork(n) for n in network_df.network.to_list())


def find_network(ip):
    # return empty string when bad/wrong IP
    try:
        ip_address = IPAddress(ip)
    except AddrFormatError:
        return ''
    # return network name as string if we found network
    for network in networks:
        if ip_address in network:
            return str(network.cidr)
    return ''


# add network column. set network names by ip column
ip_df['network'] = ip_df['ip'].apply(find_network)
# just merge by network columns(str in both dataframes)
result = pd.merge(ip_df, network_df, how='left', on='network')
# you don't need network column in expected output...
result = result.drop(columns=['network'])
print(result)
#               ip    A    B
# 0       1.0.0.10  1.0  2.0
# 1   blahblahblah  NaN  NaN
# 2  78.212.13.249  5.0  6.0

Смотрите комментарии. Надеюсь, это поможет.

...