(Pandas) 각 Column들의 횟수가 다양하게 존재할 때 횟수별로 Count 후 값 넣기

Project를 진행하면서 tcp, udp, icmp, etc의 횟수를 Count해서 각 공격명에 맞춰서 값을 넣어야하는 상황이 있었다.

공격명은 얼추 24개정도이고, 각 Protocol별 횟수는 모두 상이했다.

로그의 개수는 대략 60000개 정도이다.

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count_protocol = [] for i in attack_number:     count_protocol.append((df_train[df_train['Attack_Name'].str.contains(i)]['Protocol'].value_counts().index[0], df_train[df_train['Attack_Name'].str.contains(i)]['Protocol'].value_counts()[0]))

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먼저 빈 list를 하나 생성하고, attack_number을 for문으로 돌렸다.

Attack_number가 무엇인지는 저번 게시글을 보면 나와있다. (nnnn)형식으로 이루어져있다. 먼저 공격명에 따른 Protocol의 index를 뽑았다.

코드를 보면 (2242)로 시작하는 udp가 41518개가 존재한다. 여기서 index라는 함수를 써서 udp를 뽑아온다.

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df_train[df_train['Attack_Name'].str.contains('2242')]['Protocol'].value_counts().index[0]

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그리고 index[0]를 빼고 기본코드에 [0]을 추가해서 횟수를 가져온다.

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df_train[df_train['Attack_Name'].str.contains('2242')]['Protocol'].value_counts()[0]

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이러한 방식으로 for문을 돌린 후 count_protocol를 print해보면 다음과 같은 값들이 들어있다.

이 값들을 공격명에 맞춰서 넣어주면 된다.

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for i,k in enumerate(count_protocol):     train_dataset.loc[i, k[0]] = k[1]

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for문에 enumerate를 써서 i값은 차례로 증가하면 train_dataset.lo[1, ‘udp’] = 41518이 된다.

두번째는 train_dataset.lo[2, ‘tcp’] = 5408이 들어가게된다.

다행히 값들이 두 개 이상 존재하는 것이 없어서 가능했다.

이렇게 tcp, udp, icmp, etc에 횟수가 잘 들어갔다.

감사합니다. Thank yuo!