IP地址重复连接清理（数据框架）

要清理重复的IP地址连接，可以使用Python的pandas库来处理数据框架。下面是一个示例解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含IP地址连接信息的数据框架
data = {'IP_Address': ['192.168.0.1', '192.168.0.2', '192.168.0.1', '192.168.0.3'],
        'Connection_Time': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 11:00:00', '2021-01-01 12:00:00', '2021-01-01 13:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始数据框架
print("原始数据框架:")
print(df)

# 根据IP地址和连接时间进行分组，计算每个组的数量
grouped = df.groupby(['IP_Address', 'Connection_Time']).size().reset_index(name='Count')

# 打印分组后的数据框架
print("\n分组后的数据框架:")
print(grouped)

# 找到重复的IP地址连接
duplicate_ips = grouped[grouped['Count'] > 1]['IP_Address'].unique()

# 打印重复的IP地址连接
print("\n重复的IP地址连接:")
print(duplicate_ips)

# 根据重复的IP地址连接进行过滤
cleaned_df = df[~df['IP_Address'].isin(duplicate_ips)]

# 打印清理后的数据框架
print("\n清理后的数据框架:")
print(cleaned_df)

这个示例中，首先创建一个包含IP地址连接信息的数据框架。然后，根据IP地址和连接时间进行分组，并计算每个组的数量。接下来，找到数量大于1的组，即重复的IP地址连接。最后，根据重复的IP地址连接进行过滤，得到清理后的数据框架。