pandasは、一意の列値を列名として変換し、関連するすべてのサーバー名をその下に配置します

debugcn 投稿 Dev

user294110

私は、サーバー名があたりとして下に置か置くことにしたいコードの下に持っているENC1001とENC1002

これらは、ちょうど2ですENC1001＆ENC1002私は本当で、何百を持っています。

パンダコード：

#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
df = pd.read_excel("C7000_Report_Servers_Report.xlsx",  sheet_name=0, usecols=[0, 1, 2, 3])
df = df[df['Enclosure Hardware'].str.contains('C7000')]
print(df)

出力：

          Server Enclosure Hardware      Bay              Server Name
0        ENC1001              C7000    bay 1     dpcfl1001.example.com
1        ENC1001              C7000    bay 2     dpcfl1002.example.com
2        ENC1001              C7000    bay 3     dpcfl1003.example.com
3        ENC1001              C7000    bay 4     dpcfl1004.example.com
4        ENC1001              C7000    bay 5     dpcfl1005.example.com
5        ENC1001              C7000    bay 6     dpcfl1006.example.com
6        ENC1001              C7000    bay 7     dpcfl1007.example.com
7        ENC1001              C7000    bay 8     dpcfl1008.example.com
8        ENC1001              C7000    bay 9     dpcfl1009.example.com
9        ENC1001              C7000   bay 10     dpcfl1010.example.com
10       ENC1001              C7000   bay 11     dpcfl1011.example.com
11       ENC1001              C7000   bay 12                   inc1001
12       ENC1001              C7000   bay 13                   inc1003
13       ENC1001              C7000   bay 14     dpcfl2313.example.com
14       ENC1001              C7000   bay 15                   lic1002
15       ENC1002              C7000    bay 1     dpcfl1012.example.com
16       ENC1002              C7000    bay 2     dpcfl1013.example.com
17       ENC1002              C7000    bay 3     dpcfl1014.example.com
18       ENC1002              C7000    bay 4     dpcfl1015.example.com
19       ENC1002              C7000    bay 5     dpcfl1016.example.com
20       ENC1002              C7000    bay 6     dpcfl1017.example.com
21       ENC1002              C7000    bay 7     dpcfl1018.example.com

何が望まれるか：

ENC1001                             ENC1002                     
dpcfl1001.example.com               dpcfl1012.example.com       
dpcfl1002.example.com               dpcfl1013.example.com       
dpcfl1003.example.com               dpcfl1014.example.com       
dpcfl1004.example.com               dpcfl1015.example.com       
dpcfl1005.example.com               dpcfl1016.example.com       
dpcfl1006.example.com               dpcfl1017.example.com       
dpcfl1007.example.com               dpcfl1018.example.com       
dpcfl1008.example.com               None                           
dpcfl1009.example.com               None                           
dpcfl1010.example.com               None                        
dpcfl1011.example.com               None                            
              inc1001               None                            
              inc1003               None                        
dpcfl2313.example.com               None                            
              lic1002               None

ご協力ありがとうございました。

スコットボストン

あなたはこのようにそれを行うことができます：

pd.concat([g.set_index('Bay').add_suffix(f'_{n}') for n, g in df.groupby('Server')], 
          axis=1, sort=False).filter(like='Server Name')

出力：

          Server Name_ENC1001    Server Name_ENC1002
bay 1   dpcfl1001.example.com  dpcfl1012.example.com
bay 2   dpcfl1002.example.com  dpcfl1013.example.com
bay 3   dpcfl1003.example.com  dpcfl1014.example.com
bay 4   dpcfl1004.example.com  dpcfl1015.example.com
bay 5   dpcfl1005.example.com  dpcfl1016.example.com
bay 6   dpcfl1006.example.com  dpcfl1017.example.com
bay 7   dpcfl1007.example.com  dpcfl1018.example.com
bay 8   dpcfl1008.example.com                    NaN
bay 9   dpcfl1009.example.com                    NaN
bay 10  dpcfl1010.example.com                    NaN
bay 11  dpcfl1011.example.com                    NaN
bay 12                inc1001                    NaN
bay 13                inc1003                    NaN
bay 14  dpcfl2313.example.com                    NaN
bay 15                lic1002                    NaN

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