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恐怕我不太了解 pandas 的合并功能,尽管我现在更喜欢 python 而不是 R。
在 R 中,我总是能够非常轻松地合并数据框,如下所示:
> merge(test,e2s, all.x=T)
Gene Mutation Chromosome Entrez
1 AGRN p.R451H chr1 375790
2 C1orf170 p.V663A/V683A chr1 84808
3 HES4 p.R44S chr1 57801
4 ISG15 p.S83N chr1 9636
5 PLEKHN1 p.S476P/S511P/S563P/S76P chr1 84069
但是,我一直无法使用 merge(how="left,right,inner,outer") 在 pandas 中重建它。例如:
Outer yields a union, which makes sense:
x = test.merge(e2s, how="outer")
In [133]: x.shape
Out[133]: (46271, 4)
但内部产生一个空数据帧,即使 Entrez_Gene_Id
已成功合并:
In [143]: x = test.merge(e2s, how="inner")
In [144]: x
Out[144]:
Empty DataFrame
Columns: [Gene, Mutation, Chromosome, Entrez_Gene_Id]
Index: []
[0 rows x 4 columns]
交集应包含一行 gene : HES4
。我需要为此打开某种字符串匹配吗?:
e2s:
57794 SUGP1
57795 BRINP2
57796 DKFZP761C1711
57798 GATAD1
57799 RAB40C
57801 HES4
57804 POLD4
57805 CCAR2
57817 HAMP
测试:
Gene Mutation Chromosome
0 PLEKHN1 p.S476P/S511P/S563P/S76P chr1
1 C1orf170 p.V663A/V683A chr1
2 HES4 p.R44S chr1
3 ISG15 p.S83N chr1
4 AGRN p.R451H chr1
5 RNF223 p.P242H chr1
更新:
据我所知,列已标记,因此它们应该可以很好地合并,我只想按 Gene
列合并并保留所有测试行:
In [148]: e2s.columns
Out[148]: Index([u'Gene', u'Entrez_Gene_Id'], dtype='object')
In [149]: test.columns
Out[149]: Index([u'Gene', u'Mutation', u'Chromosome'], dtype='object')
这是通过显式重命名数据框来完成的:
e2s.rename(columns={"Gene":u'Gene',"Entrez_Gene_Id":u'Entrez_Gene_Id'}, inplace=True)
听写:
{u'Chromosome': {0: u'chr1',
1: u'chr1',
2: u'chr1',
3: u'chr1',
4: u'chr1',
5: u'chr1'},
u'Gene': {0: u'PLEKHN1',
1: u'C1orf170',
2: u'HES4',
3: u'ISG15',
4: u'AGRN',
5: u'RNF223'},
u'Mutation': {0: u'p.S476P/S511P/S563P/S76P',
1: u'p.V663A/V683A',
2: u'p.R44S',
3: u'p.S83N',
4: u'p.R451H',
5: u'p.P242H'}}
{u'Entrez_Gene_Id': {14118: u'SUGP1',
14119: u'BRINP2',
14120: u'DKFZP761C1711',
14121: u'GATAD1',
14122: u'RAB40C',
14123: u'HES4',
14124: u'POLD4',
14125: u'CCAR2',
14126: u'HAMP'},
u'Gene': {14118: 57794,
14119: 57795,
14120: 57796,
14121: 57798,
14122: 57799,
14123: 57801,
14124: 57804,
14125: 57805,
14126: 57817}}
最佳答案
也许您没有标记列(这是必需的,否则您怎么知道要使用哪些列来匹配!)
如果它们都是带有标签列的框架,则效果很好:
In [11]: e2s
Out[11]:
number Gene
0 57794 SUGP1
1 57795 BRINP2
2 57796 DKFZP761C1711
3 57798 GATAD1
4 57799 RAB40C
5 57801 HES4
6 57804 POLD4
7 57805 CCAR2
8 57817 HAMP
In [12]: test
Out[12]:
Gene Mutation Chromosome
0 PLEKHN1 p.S476P/S511P/S563P/S76P chr1
1 C1orf170 p.V663A/V683A chr1
2 HES4 p.R44S chr1
3 ISG15 p.S83N chr1
4 AGRN p.R451H chr1
5 RNF223 p.P242H chr1
In [13]: e2s.merge(test)
Out[13]:
number Gene Mutation Chromosome
0 57801 HES4 p.R44S chr1
In [14]: test.merge(e2s)
Out[14]:
Gene Mutation Chromosome number
0 HES4 p.R44S chr1 57801
关于python - 在 Pandas 中合并与在 R 中合并,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22672108/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!