如何使用 Python 过滤我的 CSV 结果

Question

我有一个 csv 文件，其中有如下列：

Source Rack  Switch Label/ID     Switch no  Switch Port    
    1            Hostname1        Switch1         1

其中包含大约 100 个值。我的目标是过滤标签并查看使用了多少端口。 除此之外，获取交换机使用的端口数的计数值。

使用 CSVreader 我在 python 中获取值，但我一直在尝试过滤它们。 请提出一种方法来完成这项工作。

谢谢！

import pandas as pd
import csv
import  numpy
import matplotlib

#import datetime
#import pandas.io.data


data_df = pd.read_csv('patchingwlan.csv',index_col = 1)
data_df.filter(items=['Hostname','Switch Port'])
print(data_df.head())

Answer 1

如果我理解正确，你想要这样的东西：

import pandas as pd
pd.set_option("display.width", 300)

# Test input data
df = pd.DataFrame({
    "label": ["hostname1", "hostname1", "hostname2", "hostname2"],
    "switch_no": ["Switch1", "Switch1", "Switch1", "Switch2"],
    "switch_port": [1, 1, 2, 3]
})
print df

# Count ports per label and ports per switch_no (unique and total, depending on what you want)
df["unique_ports_per_label"] = df.groupby("label")["switch_port"].transform("nunique")
df["ports_per_label"] = df.groupby("label")["switch_port"].transform(len)
df["unique_ports_per_switch"] = df.groupby("switch_no")["switch_port"].transform("nunique")
df["ports_per_switch"] = df.groupby("switch_no")["switch_port"].transform(len)
print df

结果：

       label switch_no  switch_port
0  hostname1   Switch1            1
1  hostname1   Switch1            1
2  hostname2   Switch1            2
3  hostname2   Switch2            3

之后：

       label switch_no  switch_port  unique_ports_per_label  ports_per_label  unique_ports_per_switch  ports_per_switch
0  hostname1   Switch1            1                       1                2                        2                 3
1  hostname1   Switch1            1                       1                2                        2                 3
2  hostname2   Switch1            2                       2                2                        2                 3
3  hostname2   Switch2            3                       2                2                        1                 1