Python Pandas在csv行上应用函数时循环两次

我有一个csv文档，其中一列名为“IP地址”，另外三列中有随机数据。我的目标是在IP地址列中循环，并在每个IP地址上运行bulkfunc，将内容输出到文本文件

我让panda正确地访问数据，但由于某些原因，它循环了两次，因此，由于CSV中有3个IP地址，我得到了6个输出文件

def bulkcsv():
  df = pd.read_csv(('csvfiles/' + inputfile), dtype=str, usecols=['IP Address'])
  #for row in df:
  df.applymap(bulkfunc)

以下是我的bulkfunc函数：

def bulkfunc(x):
  global f
  global ip
  ip = x
  f = open('results/%s' % ip + "_" + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d@%H%M") + '.txt', 'a')
  print "Static Information: "
  f.write("Static Information: ")
  print "-" * 30
  f.write("-" * 30)
  parsenetworkcsv(ip)
  ping(ip)
  nmaprun(ip, "-sV")
  print "The output is complete."
  f.write("-" * 30)
  f.write("created by OP")
  f.close()

以下是csv：

IP Address  random crap   hiya    intwer
10.90.11.252    dawd4     4654    14512
10.90.11.253    144         0
10.90.11.254    203 

---

试试这个，这个应该可以解决问题

import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

def bulkcsv():
  inputfile = 'inp.csv'
  df = pd.read_csv(('csvfiles/' + inputfile), dtype=str, usecols=['IP Address'])
  #print df
  #for row in df:
  #print df['IP Address'].shape
  df['IP Address'].map(bulkfunc)

def bulkfunc(x):
  global f
  global ip
  ip = x
  f = open('results/%s' % ip + "_" + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d@%H%M%S") + '.txt', 'a')
  print "Static Information: "
  f.write("Static Information: ")
  print "-" * 30
  f.write("-" * 30)
  parsenetworkcsv(ip)
  ping(ip)
  nmaprun(ip, "-sV")
  print "The output is complete."
  f.write("-" * 30)
  f.write("created by OP")
  f.close()
  time.sleep(1)

bulkcsv()

输出：

     IP Address
0  10.90.11.252
1  10.90.11.253
2  10.90.11.254
(3L,)
Static Information:
------------------------------
The output is complete.
Static Information:
------------------------------
The output is complete.
Static Information:
------------------------------
The output is complete.

问题似乎是因为pd.read\u csv。在代码中，您已将其作为数据帧读取。它的形状是（3L，1），因此applymap循环两次（索引0和1）。但是，当我们作为一个系列使用时，因为您只有一列，所以映射为您完成了这项工作。您还可以使用、应用DataFrame的函数。我相信applymap对于超过1维的数据帧工作得很好，否则它应该被视为一个系列

---

我相信这可能是一个错误或改变熊猫的要求。你可以试试那条路线。

试试这个，这应该可以解决问题

import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

def bulkcsv():
  inputfile = 'inp.csv'
  df = pd.read_csv(('csvfiles/' + inputfile), dtype=str, usecols=['IP Address'])
  #print df
  #for row in df:
  #print df['IP Address'].shape
  df['IP Address'].map(bulkfunc)

def bulkfunc(x):
  global f
  global ip
  ip = x
  f = open('results/%s' % ip + "_" + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d@%H%M%S") + '.txt', 'a')
  print "Static Information: "
  f.write("Static Information: ")
  print "-" * 30
  f.write("-" * 30)
  parsenetworkcsv(ip)
  ping(ip)
  nmaprun(ip, "-sV")
  print "The output is complete."
  f.write("-" * 30)
  f.write("created by OP")
  f.close()
  time.sleep(1)

bulkcsv()

输出：

     IP Address
0  10.90.11.252
1  10.90.11.253
2  10.90.11.254
(3L,)
Static Information:
------------------------------
The output is complete.
Static Information:
------------------------------
The output is complete.
Static Information:
------------------------------
The output is complete.

问题似乎是因为pd.read\u csv。在代码中，您已将其作为数据帧读取。它的形状是（3L，1），因此applymap循环两次（索引0和1）。但是，当我们作为一个系列使用时，因为您只有一列，所以映射为您完成了这项工作。您还可以使用、应用DataFrame的函数。我相信applymap对于超过1维的数据帧工作得很好，否则它应该被视为一个系列

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我相信这可能是一个错误或改变熊猫的要求。你可以试试那条路线。

首先，我认为你不需要for循环，df.applymap应该足够了。请参阅位于的熊猫文档。看看这是否解决了问题。另外，为了提出解决方案，我们非常感谢您的输入数据示例。我去掉了循环，但它仍然循环了两次。但是感谢您的建议，我首先添加了它们，我认为您不需要for循环，df.applymap应该足够了。请参阅位于的熊猫文档。看看这是否解决了问题。另外，为了提出解决方案，我们非常感谢您的输入数据示例。我去掉了循环，但它仍然循环了两次。但是感谢您的建议，我添加了它们谢谢您的帮助！非常感谢！谢谢你的帮助！非常感谢！