Python 3.x Pandas读取csv文件并从文件中grep主机名

Python 3.x Pandas读取csv文件并从文件中grep主机名,python-3.x,pandas,Python 3.x,Pandas,我有一个CSV文件,我正试图根据下面的代码使用pandas读取该文件 代码段: 我将上面的代码用作脚本,如下所示: 上面是我从数据帧得到的输出,现在我正在寻找一种方法,从host\u list.txt文件中grep下面的主机名 下面是host_list.txt 任何想法都会很有帮助 渴望的: 我认为在创建df之后,您需要将host\u list.txt读入另一个数据帧 df2 = pd.read_csv('host_list.txt',header=None) df2.columns = ['h

我有一个CSV文件,我正试图根据下面的代码使用
pandas
读取该文件

代码段: 我将上面的代码用作脚本,如下所示: 上面是我从数据帧得到的输出,现在我正在寻找一种方法,从
host\u list.txt
文件中grep下面的主机名

下面是host_list.txt 任何想法都会很有帮助

渴望的:
我认为在创建
df
之后,您需要将
host\u list.txt
读入另一个数据帧

df2 = pd.read_csv('host_list.txt',header=None)
df2.columns = ['host_list']


df2
Out[13]: 
  host_list
0    host01
1    host02
2    host03
3    host04
4    host05
5    host06
6    host07
7    host08
8    host09
然后,如果您想基于与
df2
相同的主机对
df
进行子集划分,可以使用

返回:

  Target system address                       Safe
0                host01  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT
1                host06       TDS-OT-SCM-UNIX-ROOT
2                host09  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT

我认为在创建
df
之后,您需要将
host\u list.txt
读入另一个数据帧

df2 = pd.read_csv('host_list.txt',header=None)
df2.columns = ['host_list']


df2
Out[13]: 
  host_list
0    host01
1    host02
2    host03
3    host04
4    host05
5    host06
6    host07
7    host08
8    host09
然后,如果您想基于与
df2
相同的主机对
df
进行子集划分,可以使用

返回:

  Target system address                       Safe
0                host01  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT
1                host06       TDS-OT-SCM-UNIX-ROOT
2                host09  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT

在读取第一个csv后是否要再读取第二个文件?@LudoSchmidt,我没有得到它。@Dubbdan,我需要从文件
host\u list.txt
中搜索数据帧(df)中的主机名。您可以执行以下操作,将唯一的主机名传递到列表,然后使用
.loc.isin
data.loc[data]过滤初始数据['Target system address'].isin(mylist)]
@datanoveler,这就是您正在处理的:-),您可以在上面找到它。您想在读取第一个csv后再读取第二个文件吗?@LudoSchmidt,我没有得到它。@dubbdan,我需要在数据帧(df)中搜索主机名您可以从文件
host\u list.txt
执行以下操作,将唯一的主机名传递到列表,然后使用
.loc.isin
data.loc[data['Target system address'].isin(mylist)]
@datanoveler,这就是您要处理的:-),筛选初始数据。
df2 = pd.read_csv('host_list.txt',header=None)
df2.columns = ['host_list']


df2
Out[13]: 
  host_list
0    host01
1    host02
2    host03
3    host04
4    host05
5    host06
6    host07
7    host08
8    host09
df = df[df['Target system address'].isin(df2.host_list.unique())]
  Target system address                       Safe
0                host01  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT
1                host06       TDS-OT-SCM-UNIX-ROOT
2                host09  TDS-PAR-DEFAULT-UNIX-ROOT