熊貓檢查哪個子網IP地址屬於

Question

我有一個包含用戶及其 IP 地址的 Pandas 數據框：

users_df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3],
                         'ip': ['96.255.18.236','105.49.228.135','104.236.210.234']})

   id               ip
0   1    96.255.18.236
1   2   105.49.228.135
2   3  104.236.210.234

以及包含網絡范圍和相應地理名稱 ID 的單獨數據框：

geonames_df = pd.DataFrame({'network': ['96.255.18.0/24','105.49.224.0/19','104.236.128.0/17'],
                            'geoname': ['4360369.0','192950.0','5391959.0']})

     geoname           network
0  4360369.0    96.255.18.0/24
1   192950.0   105.49.224.0/19
2  5391959.0  104.236.128.0/17

對於每個用戶，我需要針對所有網絡檢查他們的 ip，並提取相應的 geoname 並將其添加到users_df 。 我想要這個作為輸出：

   id               ip   geonames
0   1    96.255.18.236  4360369.0
1   2   105.49.228.135   192950.0
2   3  104.236.210.234  5391959.0

在這個例子中很簡單，因為它們的順序是正確的，只有 3 個例子。 實際上， users_df有 4000 行，而geonames_df有超過 300 萬行

我目前正在使用這個：

import ipaddress

networks = []
for n in geonames_df['network']:
    networks.append(ipaddress.ip_network(n))

geonames = []

for idx, row in users_df.iterrows():
    ip_address = ipaddress.IPv4Address(row['ip'])

    for block in networks:
        if ip_address in block:
            geonames.append(str(geonames_df.loc[geonames_df['network'] == str(block), 'geoname'].item()))
            break

users_df['geonames'] = geonames

由於數據幀/列表上的嵌套循環，這非常慢。 有沒有更快的方法來利用 numpy/pandas？ 或者至少是某種比上述方法更快的方法？

有一個類似的問題（ 如何在 python 2.x 中檢查 ip 是否在網絡中？ ），但是 1）它不涉及 pandas/numpy，2）我想針對多個網絡檢查多個 IP，以及 3 ) 得票最高的答案無法避免嵌套循環，這就是我性能緩慢的原因

Answer 1

我認為無法避免嵌套循環，但我已將評論中提到的先前解決方案與熊貓結合使用。 您可以檢查它是否更快。

import socket,struct

def makeMask(n):
    "return a mask of n bits as a long integer"
    return (2<<n-1) - 1

def dottedQuadToNum(ip):
    "convert decimal dotted quad string to long integer"
    return struct.unpack('L',socket.inet_aton(ip))[0]

def networkMask(network):
    "Convert a network address to a long integer" 
    return dottedQuadToNum(network.split('/')[0]) & makeMask(int(network.split('/')[1]))

def whichNetwork(ip):
    "return the network to which the ip belongs"
    numIp = dottedQuadToNum(ip)
    for index,aRow in geonames_df.iterrows():
        if (numIp & aRow["Net"] == aRow["Net"]):
            return aRow["geoname"]
    return "Not Found"

geonames_df["Net"] = geonames_df["network"].map(networkMask)
users_df["geonames"] = users_df["ip"].map(whichNetwork)

Answer 2

如果你願意使用 R 而不是 Python，我寫了一個ipaddress包可以解決這個問題。 仍然有一個底層循環，但它是用 C++ 實現的（快得多！）

library(tibble)
library(ipaddress)
library(fuzzyjoin)

addr <- tibble(
  id = 1:3,
  address = ip_address(c("96.255.18.236", "105.49.228.135", "104.236.210.234"))
)
nets <- tibble(
  network = ip_network(c("96.255.18.0/24", "105.49.224.0/19", "104.236.128.0/17")),
  geoname = c("4360369.0", "192950.0", "5391959.0")
)

fuzzy_left_join(addr, nets, c("address" = "network"), is_within)
#> # A tibble: 3 x 4
#>      id         address          network geoname  
#>   <int>       <ip_addr>       <ip_netwk> <chr>    
#> 1     1   96.255.18.236   96.255.18.0/24 4360369.0
#> 2     2  105.49.228.135  105.49.224.0/19 192950.0 
#> 3     3 104.236.210.234 104.236.128.0/17 5391959.0

^{由reprex 包(v0.3.0) 於 2020 年 9 月 2 日創建}