Extraire des lignes d'un dataframe
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FerhatYous
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FerhatYous Messages postés 20 Date d'inscription Statut Membre Dernière intervention -
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Bonsoir,
J'ai ce dataframe:
j'aimerai extraire les ligne où un client il est au même temps dans l'action Block et l'action Alow, Donc je veux les lignes : 0, 2, 4 et 6.
svp, toute solution est le bienvenu
Merci d'avance
J'ai ce dataframe:
j'aimerai extraire les ligne où un client il est au même temps dans l'action Block et l'action Alow, Donc je veux les lignes : 0, 2, 4 et 6.
svp, toute solution est le bienvenu
Merci d'avance
A voir également:
- Extraire ligne dataframe python
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4 réponses
Bonjour,
Voilà ce que je te propose :
Résultat
Est-ce que ça te va ?
Bonne chance
Voilà ce que je te propose :
import io
import pandas as pd
csv = io.StringIO("""action,adresse_ip,ip_source,ip_dest,client
block,128.03.03.29,29E9t9994,12300rtgR30,client1
block,128.03.04.22,29E9th9994,12300Rg30,client2
allow,128.03.05.293,29dfbfE99994,12d300R30,client1
block,128.03.73.294,29E99fv994,1230s0R30,client3
allow,128.03.83.295,29Egfn99994,12h300R30,client2
allow,128.03.93.296,29E99fv994,123k00R30,client5
allow,128.03.04.297,29E99994,12300tR30,client7
block,128.03.01.298,29E99994,1230z0R30,client8
block,128.03.02.299,29E99994,1230v0R30,client9""")
df = pd.read_csv(csv)
df2 = df.groupby("client", as_index=False)["action"].count()
clients = {client for client in df2[df2["action"] >= 2]["client"]}
print(df[df["client"].isin(clients)])
Résultat
action adresse_ip ip_source ip_dest client
0 block 128.03.03.29 29E9t9994 12300rtgR30 client1
1 block 128.03.04.22 29E9th9994 12300Rg30 client2
2 allow 128.03.05.293 29dfbfE99994 12d300R30 client1
4 allow 128.03.83.295 29Egfn99994 12h300R30 client2
Est-ce que ça te va ?
Bonne chance
Bonjour,
Merci de ne PAS faire de capture d'écran. Ça n'est pratique pour personne et on ne peut pas copier ta dataframe pour faire des tests. Il vaut mieux toujours copier coller du code qu'on peut reproduire.
Je pense que le plus simple est de faire un truc du genre :
... mais sans garantie car je ne peux pas tester.
Bonne chance
Merci de ne PAS faire de capture d'écran. Ça n'est pratique pour personne et on ne peut pas copier ta dataframe pour faire des tests. Il vaut mieux toujours copier coller du code qu'on peut reproduire.
Je pense que le plus simple est de faire un truc du genre :
df2 = df.groupby("client")["client", "action"]
df3 = df2[df2.apply(lambda row: len(row['action']) == 2, axis=1)]
print(df3)
... mais sans garantie car je ne peux pas tester.
Bonne chance
Bonjour,
Désolé pour le format du dataframe, le voici :
J'ai testé le code que vous m'avez donné, mais j'ai eu une erreur :
Sur ce nouveau dataframe, j'aimerai récupérer les lignes 1, 2,3 et 5.
J'ai également essayé une autre méthode mais je ne suis pas sûr :
Merci d'avance.
Désolé pour le format du dataframe, le voici :
action, adresse_ip, ip_source, ip_dest, client block, ip="128.03.03.29", source="29E9t9994" ,destination="12300rtgR30" ,client1 block, ip="128.03.04.22" ,source="29E9th9994" ,destination="12300Rg30" ,client2 allow,ip="128.03.05.293", source="29dfbfE99994", destination="12d300R30" ,client1 block ,ip="128.03.73.294", source="29E99fv994" ,destination="1230s0R30" ,client3 allow, ip="128.03.83.295", source="29Egfn99994" ,destination="12h300R30", client2 allow, ip="128.03.93.296", source="29E99fv994" ,destination="123k00R30", client5 allow, ip="128.03.04.297", source="29E99994" ,destination="12300tR30" ,client7 block, ip="128.03.01.298", source="29E99994" ,destination="1230z0R30", client8 block, ip="128.03.02.299", source="29E99994" ,destination="1230v0R30" ,client9
J'ai testé le code que vous m'avez donné, mais j'ai eu une erreur :
" TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'"
Sur ce nouveau dataframe, j'aimerai récupérer les lignes 1, 2,3 et 5.
J'ai également essayé une autre méthode mais je ne suis pas sûr :
data1 = df[df['action'] == 'Allow'] data2 = df[df['action'] == 'Blocking'] s = data1.loc[data1['client'].isin(data2['client'])] s2 = data2.loc[data2['client'].isin(data1['client'])] s = pd.concat([s,s2]) s
Merci d'avance.