(Pandas) 요약정보에 임의 labeling 후 본 DataFrame에 label 달기

Train_dataset에 다음과 같이 요약본들이 들어가있고 끝에는 임의 label이 달려있다.

이 임의 label을 60000개 로그에 공격명에 맞춰서 달아 주어야한다.

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y_train = train_dataset['label']

cs

Y_train값은 label을 담고있다.

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map_label = list(zip(attack_number_train, y_train))

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먼저 list(zip)을 사용하여서 attack_number와 y_train을 압축한다.

Map_label의 형식은 다음과 같다.

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empty_df = pd.DataFrame()

cs

빈 DataFrame을 하나 생성한 뒤,

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for i, k in map_label:     _ = df_train[df_train['Attack_Name'].str.contains(i)]     _['label'] = k     empty_df = pd.concat([empty_df, _])

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for문으로 I, k값에 (nnnn), (0, 1)값을 넣어준다.

원래의 DataFrame이 df_train이므로 해당 (nnnn)으로 시작하는 값들을 모두 뽑아와 k을 [‘label’]이라는 Column에 넣어준다.

그 후 빈 DataFrame와 새롭게 만들어진 _ 값을 concat으로 합쳐주면 60000개의 로그에 모두 적용할 수 있다.

합치고나면 값들이 일정하게 정렬이 된다 이럴 때 섞어주고 싶으면 shuffle을 사용하면된다.

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import sklearn empty_df_shuffle = sklearn.utils.shuffle(empty_df)

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DataFrame을 생성하고 to_csv로 저장해서 전처리 후 M.L model을 생성하면 된다.

60% 20% 20%로 train, validation, test용으로쓴다.

감사합니다. Thank you!