python - 在 python 中高级处理多个数据帧

Question

我得到了几(15)个数据框。它们包含基于一张 map 的值，但它们具有碎片形式。

样本列表看起来像A1 - 3k 记录，A2 - 6k 记录。 B1 - 12k 条记录，B2 - 1k 条记录，B3 - 3k 条记录。 C1... 等

所有文件都具有相同的格式，看起来:

name     sample    position    position_ID
String1   String1      num1        num1
String2   String2      num2        num2
...

所有文件均来自各种生物微阵列。不同的公司有不同的矩阵，因此文件大小分散。但它们中的每一个都基于一个通用的完整数据库。仅选择主数据库中的部分数据。因此，各个记录可以在文件之间重复。我想看看它们是否兼容。

我想在这项任务中实现什么目标？

我想检查所有文件中的所有记录在 name 方面是否相同，具有相同的位置和 pos_ID 值。如果任何文件中的同名测试记录的值不同，则必须将其写入error.csv。如果到处都一样 - result.csv。

说实话，我不知道如何咬它，所以我被引导到这里，并暗示有人正在向我提供很好的建议。我想用 python 来做。我有两个想法。

1. 将所有文件作为一个数据帧加载到 Pandas 中，并尝试编写一个逐条记录过滤整个 DF 记录的函数(带有 if 语句的 for 循环？)。
2. 通过python读取文件打开单独的所有文件，并将唯一的行添加到新列表中，当读取函数再次遇到相同的记录名称时，它会与之前的记录进行检查。如果其余所有值都相同，则不写入而通过，如果否，记录将写入 error.csv 中。

但是，我担心这些可能不是最好的方法，因此向您寻求建议并指导我更好的方法？我读过有关 numpy 的内容，我还没有研究它，但也许在这个任务的背景下值得吗？也许已经为此创建了一个函数，但我不知道？

有人可以提供更明智(也许更简单)的解决方案吗？

Answer 1

我想我大概知道你要去哪里了。这就是我的处理方法

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("file1.csv")
df2 = pd.read_csv("file2.csv")
df1["filename"] ="file1.csv"
df2["filename"] ="file2.csv"

df_total = pd.concat([df1,df2],axis=1) # stacks them vertically

df_total_no_dupes = df_total.drop_duplicates() # drops duplicate rows

# this gives you the cases where id occures more than once
name_counts = df_total_no_dupes.groupby("name").size().reset_index(name='counts')

names_which_appear_more_than_once = name_counts[name_counts["counts"] > 1]["name"].unique()

filter_condition = df_total_no_dupes["name"].isin(names_which_appear_more_than_once)

# this should be your dataframe where there are at least two rows with same name but different values.
print(df_total_no_dupes[filter_condition].sort_values("name"))