python - 通过在 pandas 中添加匹配的单元格内容来创建新列

Question

大家好，当里面有特定的 grep 值时，我需要帮助才能融合包含的列。

举个例子

Species COL1 COL2         COL3           COL4     COL5
SPf_1   4    f_G1         None           None     None
SP1     9    -_Haploviric -_unclassified f_G3     None
SP1     36   k_Orthorn    f_G7           None     None
SP2     90   k_Orthorn    f_G3           p_Pisuvi None
SP3     32   None         None           None     f_83
SP3     2    -_Ribovi     Cattus         None     None
SP4     89   None         None           None     None

然后我想添加一个名为 F_COL 的新列，我在其中为每一行放置带有 f_ pattern 的单元格内容。注意(我只需要检查 COL1-5 而不是也可以有 f_ 模式的 Species 列)。

我应该得到:

Species COL1 COL2         COL3           COL4     COL5 F_COL
SPf_1     4    f_G1         None           None     None f_G1
SP1     9    -_Haploviric -_unclassified f_G3     None f_G3
SP1     36   k_Orthorn    f_G7           None     None f_G7
SP2     90   k_Orthorn    f_G3           p_Pisuvi None f_G3
SP3     32   None         None           None     f_83 f_83
SP3     2    -_Ribovi     Cattus         None     None NA
SP4     89   None         None           None     None NA 

有人有想法吗？

这是字典格式的数据:

{'Species': {0: 'SPf_1', 1: 'SP1', 2: 'SP1', 3: 'SP2', 4: 'SP3', 5: 'SP3', 6: 'SP4'}, 'COL1': {0: 4, 1: 9, 2: 36, 3: 90, 4: 32, 5: 2, 6: 89}, 'COL2': {0: 'f_G1', 1: '-_Haploviric-', 2: 'k_Orthorn', 3: 'k_Orthorn', 4: 'None', 5: '-_Ribovi', 6: 'None'}, 'COL3': {0: 'None', 1: '_unclassified', 2: 'f_G7', 3: 'f_G3', 4: 'None', 5: 'Cattus', 6: 'None'}, 'COL4': {0: 'None', 1: 'f_G3', 2: 'None', 3: 'p_Pisuvi', 4: 'None', 5: 'None', 6: 'None'}, 'COL5': {0: 'None', 1: 'None', 2: 'None', 3: 'None', 4: 'f_83', 5: 'None', 6: 'None'}}

Answer 1

让我们过滤并堆叠从COL1到COL5的列，然后提取 code> f_pattern 字符串后跟 groupby + first on level=0

df.filter(regex='COL[1-5]').stack()\
  .str.extract(r'^(f_.*)', expand=False).groupby(level=0).first()

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0    f_G1
1    f_G3
2    f_G7
3    f_G3
4    f_83
5    None
6    None
dtype: object