重塑数据帧以匹配特定输出

Question

我正在努力寻找一些elegant解决方案，从我的数据中获得我需要的东西。我能够得到我想要的，但是通过too much的努力，我相信可以做得更好，这就是我所寻找的

下面是我的数据帧示例

>>> df = pd.DataFrame({'device_name': ['tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1'], 'interface': ['ethernet3', 'ethernet4', 'ethernet38', 'ethernet7', 'ethernet8', 'ethernet31', 'ethernet1', 'ethernet12', 'ethernet20'], 'tap_port': ['1-tx-a-rx', '1-tx-b-rx', '1-b', '2-tx-a-rx', '2-tx-b-rx', '2-b', '3-tx-a-rx', '3-tx-b-rx', '3-b'], 'switch_name': ['sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client1', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client2', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client3']})

当前数据帧形状：

device_name     interface   tap_port    switch_name
tap_switch_1    ethernet3   1-tx-a-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet4   1-tx-b-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet38  1-b         sw_client1
tap_switch_1    ethernet7   2-tx-a-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet8   2-tx-b-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet31  2-b         sw_client2
tap_switch_1    ethernet1   3-tx-a-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet12  3-tx-b-rx   sw_ag1
tap_switch_1    ethernet20  3-b         sw_client3

我希望得到的理想输出是：

device_name   id  agg_switch   rx_int     tx_int    client_switch client_port
tap_switch_1   1  sw_ag1       ethernet3  ethernt4  sw_client1    ethernet38
tap_switch_1   2  sw_ag1       ethernet7  ethernt8  sw_client2    ethernet31
tap_switch_1   3  sw_ag1       ethernet1  ethernt12 sw_client3    ethernet20

逻辑

因此，基本上我有一个网络设置，其中一个交换机用于连接多个接口。对于每个client switch port有两个device_name接口-每个方向一个（RX/TX）。我使用tap_portname将所有这些组合成一个组，基于我看到的第一个整数，它表示“tap_组”

当前“解决方案”

这是我现在的做法，我不太清楚，也没有给我desired output：

# Add new `id` column
>>> df['id']=df.tap_port.str[0]

# Get RX/TX direction as new column `direction`
>>> df['direction']=df.tap_port.apply(lambda x: x[-4:] if 'x' in x else '-')

# Trying to get the desired output
>>> df.pivot(index='id', columns='direction')[['switch_name','interface']]
          switch_name                   interface
direction           -    a-rx    b-rx           -       a-rx        b-rx
id
1          sw_client1  sw_ag1  sw_ag1  ethernet38  ethernet3   ethernet4
2          sw_client2  sw_ag1  sw_ag1  ethernet31  ethernet7   ethernet8
3          sw_client3  sw_ag1  sw_ag1  ethernet20  ethernet1  ethernet12

这非常接近我所需要的，但不完全符合desired output

非常感谢您的帮助

Answer 1

我不认为这是一个最佳的解决方案，但它是理想的输出

df = pd.DataFrame({'device_name': ['tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1', 'tap_switch_1'], 'interface': ['ethernet3', 'ethernet4', 'ethernet38', 'ethernet7', 'ethernet8', 'ethernet31', 'ethernet1', 'ethernet12', 'ethernet20'], 'tap_port': ['1-tx-a-rx', '1-tx-b-rx', '1-b', '2-tx-a-rx', '2-tx-b-rx', '2-b', '3-tx-a-rx', '3-tx-b-rx', '3-b'], 'switch_name': ['sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client1', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client2', 'sw_ag1', 'sw_ag1', 'sw_client3']})
df['col']=pd.DataFrame([i.split('-') for i in df['tap_port']])[2].fillna('').replace({'a':'rx_int','b':'tx_int','':'client port'})
df['id']=[i.split('-')[0] for i in df['tap_port']]
df_pvt=df.pivot(index='id',columns='col',values='interface').reset_index()
x=df_pvt.join(df[['switch_name','device_name']][df['col']=='client port'].rename(columns={'switch_name':'client switch'}).reset_index(drop=True))
final=x.join(df[['switch_name']][df['col']=='tx_int'].rename(columns={'switch_name':'agg_switch'}).reset_index(drop=True))

Out[126]: 
  id client port     rx_int      tx_int client switch   device_name agg_switch
0  1  ethernet38  ethernet3   ethernet4    sw_client1  tap_switch_1     sw_ag1
1  2  ethernet31  ethernet7   ethernet8    sw_client2  tap_switch_1     sw_ag1
2  3  ethernet20  ethernet1  ethernet12    sw_client3  tap_switch_1     sw_ag1

Answer 2

好吧，为了让这成为历史，这是我想出的解决方案。中途我意识到我可能有两个不同的agg_switch变量，所以我不得不引入一个单独的列（agg_switch2）

cols=['device_name','id','client_port','rx_int','tx_int','client_switch','agg_switch', 'agg_switch2']

>>> new_df=(df
...    .set_index(['device_name','id','direction'])
...    .unstack('direction')[['interface','switch_name']]
...    .reset_index(col_level=-2)
...    .droplevel(0, axis=1)
)

>>> new_df.columns = cols

>>> new_df

    device_name id client_port     rx_int      tx_int client_switch agg_switch agg_switch2
0  tap_switch_1  1  ethernet38  ethernet3   ethernet4    sw_client1     sw_ag1      sw_ag1
1  tap_switch_1  2  ethernet31  ethernet7   ethernet8    sw_client2     sw_ag1      sw_ag1
2  tap_switch_1  3  ethernet20  ethernet1  ethernet12    sw_client3     sw_ag1      sw_ag1