Pandas Dataframe；如何比较csv文件行中的IP地址

Pandas Dataframe是Python中一个非常强大的数据结构，它提供了灵活且高效的数据操作和分析功能。它可以看作是一个二维表格，类似于Excel中的数据表，每列可以是不同的数据类型。

比较CSV文件行中的IP地址可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import ipaddress

1. 读取CSV文件并创建Pandas Dataframe：

df = pd.read_csv('filename.csv')

1. 创建一个新的列来存储IP地址的比较结果：

df['IP Comparison'] = ''

1. 遍历每一行，比较IP地址：

for index, row in df.iterrows():
    ip1 = ipaddress.ip_address(row['IP Address 1'])
    ip2 = ipaddress.ip_address(row['IP Address 2'])
    if ip1 == ip2:
        df.at[index, 'IP Comparison'] = 'Equal'
    else:
        df.at[index, 'IP Comparison'] = 'Not Equal'

在上述代码中，假设CSV文件中的IP地址列分别为'IP Address 1'和'IP Address 2'，并将比较结果存储在'IP Comparison'列中。

1. 可以通过打印Dataframe或将其保存为新的CSV文件来查看结果：

print(df)
df.to_csv('result.csv', index=False)

这样，你就可以比较CSV文件行中的IP地址，并得到比较结果。

Pandas Dataframe的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以轻松处理大量数据。它还可以与其他Python库（如NumPy、Matplotlib等）结合使用，进一步扩展其功能。

Pandas Dataframe的应用场景非常广泛，包括数据清洗、数据分析、数据可视化等。它在金融、医疗、科学研究等领域都有广泛的应用。

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