如何在数组的元素中查找第n个匹配项，然后在python中将第n个匹配项后的数字替换为零

在Python中，我导入一个.csv文件，在.csv中获取“IpAddress”列，然后将该列放入数组中。 现在我想编辑数组中的每个元素，将最后一个八位字节中的数字替换为零，从而生成一个新数组

这是我当前的输出：

['10.232.4.174' '10.18.8.174' '10.18.8.195' '10.18.4.86' '10.18.4.90' '10.18.4.51' '10.18.4.87']

['10.232.4.0' '10.18.8.0' '10.18.8.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0'] 

import pandas as pd

data = pd.read_csv (r'C:\script\Result.csv')
data.head() 
newAddress =data['IpAddress'].values

我的目标是输出：

['10.232.4.174' '10.18.8.174' '10.18.8.195' '10.18.4.86' '10.18.4.90' '10.18.4.51' '10.18.4.87']

['10.232.4.0' '10.18.8.0' '10.18.8.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0'] 

import pandas as pd

data = pd.read_csv (r'C:\script\Result.csv')
data.head() 
newAddress =data['IpAddress'].values

使用以下条件可以对单个字符串进行更改：

.join（ip.split（'.'）[：-1]+[“0”]）和

ip=ip[：ip.rfind（'.'）+1]+'0'

但是split和rfind（）不能用于此数组

如何获取单个字符串的条件，将其应用于整个数组并输出新数组

这里我导入文件，然后将其放入和数组：

['10.232.4.174' '10.18.8.174' '10.18.8.195' '10.18.4.86' '10.18.4.90' '10.18.4.51' '10.18.4.87']

['10.232.4.0' '10.18.8.0' '10.18.8.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0' '10.18.4.0'] 

import pandas as pd

data = pd.read_csv (r'C:\script\Result.csv')
data.head() 
newAddress =data['IpAddress'].values

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谢谢。

您可以使用正则表达式。例如：

将熊猫作为pd导入
进口稀土
输入=['10.232.4.174'，'10.18.8.174'，'10.18.8.195'，'10.18.4.86'，'10.18.4.90'，'10.18.4.51'，'10.18.4.87']
data=pd.DataFrame（{'IpAddress'：输入}）
sub_regex=re.compile（“（\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\）（\d{1,3}）”
数据['IpAddress'].apply（lambda x:sub\u regex.sub（r'\g0'，x））

输出：

0    10.232.4.0
1     10.18.8.0
2     10.18.8.0
3     10.18.4.0
4     10.18.4.0
5     10.18.4.0
6     10.18.4.0
Name: IpAddress, dtype: object

---

这里，正则表达式将IP地址分为两组，一组包含前3个数字，另一组包含最后一个数字。然后，它使用替换命令并放置第一个组

\g

，然后放置零。您可以使用

apply

功能将其应用于系列的每一行。

我的答案是否回答了您的问题？