Add Effect Rule Name, but not yet.

HwanWooCode/prefix_span.py

@@ -246,6 +246,29 @@ test_ntm_df = pd.DataFrame(test_ntm)
 test_ntm_df.rename(columns={0:'Frequency', 1:'Cause'}, inplace=True)
 print(test_ntm_df)
 test_sort_values = test_ntm_df.sort_values(by=['Frequency'],ascending=False,ignore_index=True)
-##
+# test_sort_values : PrefixSpan을 수행하여  Frequency가 나온 값. Frequency 를 기준으로 정렬했는데, 2900만가지나 된다.
 
-# test_sort_values : PrefixSpan을 수행하여  Frequency가 나온 값. Frequency 를 기준으로 정렬했는데, 2900만가지나 된다. 
+
+# Effect Rule Name Case 1.
+prefix_NTM_df = test_sort_values
+for i in range(0,len(prefix_NTM_df)):
+    drules=['Attack','DDOS','HACK','MAIL','Malwr','WEB']
+    for drule in drules:
+        if drule in prefix_NTM_df.Cause[i]:
+            prefix_NTM_df.Effect[i] = drule
+        elif prefix_NTM_df.Cause[i] == NaN:
+            prefix_NTM_df.Effect[i] = ''
+
+# Effect Rule Name Case 2.
+prefix_NTM_df = test_sort_values
+
+for i in range(0,len(prefix_NTM_df)):
+    drules=['Attack','DDOS','HACK','MAIL','Malwr','WEB']
+    for drule in drules:
+        iloc_value = prefix_NTM_df.iloc[i]['Cause']
+        if drule in iloc_value:
+            prefix_NTM_df.Cause[i] = drule
+            
+# Case 1을 20분동안 돌렸는데도 결과가 나오질 않아서 iloc으로 바꾸어 Case2로 돌려보았다. 이것도 오래걸리는 중..
+
+# Rule Name 적용한 코드는 prefix_NTM_df 에 적용.