python-根据Pandas DataFrame中的其他列值在列之间移动行值

我有一个熊猫数据框,上面列出了生物名称及其对抗生素的敏感性.我希望根据以下规则将所有生物整合到下面的数据框架中的一栏中.

>如果ORG1 == A,则什么都不做；
>如果ORG1！= A和ORG2 == A,则将ORG2值移至ORG1列
>如果ORG1！= A和ORG3 == A,请将ORG3值移至ORG1列

如果满足条件2,并将ORG2的值移至ORG1列,则还将AS20 *中的列值移至AS10 *中.

同样,如果满足条件3,并将ORG3值移动到ORG1列,则也将AS30 *中的列值移动到AS10 *中.

我自己根据上述规则编写了一个函数来进行尝试,但由于以下原因,成功有限：

If ORG2 == A:
       return ORG1.map(ORG2)

当我尝试顺序映射AS201时我迷路了-> < AS101,AS202-> < AS102,AS203-> AS103等根据条件而定.

我的另一个问题是生物名称不是单个字母,也不是漂亮的字母.示例中的A等效于我的数据集中的re.match(‘aureus’).

另外,每个ORG列都有20个AS列,并超过150,000条记录,因此我希望使其能够推广用于任何数量的抗生素敏感性结果.

我为此付出了一些努力,因此朝正确方向推几把确实会有所帮助.

提前致谢.

Index   ORG1    ORG2    ORG3    AB1    AS101    AS201   AS301     AB2   AS102   AS202 AS302
1          A     NaN     NaN    pen        S      NaN     NaN   dfluc       S     NaN   NaN
2          A       B       C    pen        R        S       S   dfluc       S       R     S
3          B       A       B    pen        S        S       R   dfluc       S       S     R
4          A     NaN     NaN    pen        R      NaN     NaN   dfluc       S     NaN   NaN
5          A     NaN     NaN    pen        R      NaN     NaN   dfluc       S     NaN   NaN
6          C       A       A    pen        S        R       R   dfluc       R       S     R
7          B     NaN       A    pen        R      NaN       S   dfluc       S     NaN     S
8          A       B       A    pen        R        R       R   dfluc       R       R     R
9          A     NaN     NaN    pen        R      NaN     NaN   dfluc       S     NaN   NaN

解决方法:

我们可以选择ORG1！= A和ORG2 == A的行

mask = (df['ORG1'] != 'A')&(df[orgi] == 'A')

mask是一个布尔系列.要将值从ORG2复制到ORG1,我们可以使用

df['ORG1'][mask] = df['ORG2'][mask]

或者,因为我们知道右边的值为A,所以我们可以使用

df['ORG1'][mask] = 'A'

复制AS列可以类似地完成.

我们可以找到行的列值包含诸如“ aureus”之类的字符串,

df[orgi].str.contains('aureus') == True

str.contains可以使用任何正则表达式模式作为其参数.
参见文档：Vectorized String Methods.

注意：通常使用df [orgi] .str.contains(‘aureus’)就足够了(不使用== True,但是由于df [orgi]可能包含NaN值,因此我们还需要将NaN映射为False,因此我们使用df [orgi] .str.contains(‘aureus’)== True.

import pandas as pd

filename = 'data.txt'
df = pd.read_table(filename, delimiter='\s+')
print(df)
#    Index ORG1 ORG2 ORG3  AB1 AS101 AS201 AS301    AB2 AS102 AS202 AS302
# 0      1    A  NaN  NaN  pen     S   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
# 1      2    A    B    C  pen     R     S     S  dfluc     S     R     S
# 2      3    B    A    B  pen     S     S     R  dfluc     S     S     R
# 3      4    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
# 4      5    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
# 5      6    C    A    A  pen     S     R     R  dfluc     R     S     R
# 6      7    B  NaN    A  pen     R   NaN     S  dfluc     S   NaN     S
# 7      8    A    B    A  pen     R     R     R  dfluc     R     R     R
# 8      9    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN

for i in range(2,4):
    orgi = 'ORG{i}'.format(i=i)
    # mask = (df['ORG1'] != 'A')&(df[orgi] == 'A')
    mask = (df['ORG1'].str.contains('A') == False)&(df[orgi].str.contains('A') == True)
    # Move ORGi --> ORG1
    df['ORG1'][mask] = df[orgi][mask]
    for j in range(1,4):
        # Move ASij --> AS1j
        source_as = 'AS{i}{j:02d}'.format(i=i, j=j)
        target_as = 'AS1{j:02d}'.format(i=i, j=j)
        try:
            df[target_as][mask] = df[source_as][mask]
        except KeyError:
            pass

print(df)

产量

   Index ORG1 ORG2 ORG3  AB1 AS101 AS201 AS301    AB2 AS102 AS202 AS302
0      1    A  NaN  NaN  pen     S   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
1      2    A    B    C  pen     R     S     S  dfluc     S     R     S
2      3    A    A    B  pen     S     S     R  dfluc     S     S     R
3      4    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
4      5    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN
5      6    A    A    A  pen     R     R     R  dfluc     S     S     R
6      7    A  NaN    A  pen     S   NaN     S  dfluc     S   NaN     S
7      8    A    B    A  pen     R     R     R  dfluc     R     R     R
8      9    A  NaN  NaN  pen     R   NaN   NaN  dfluc     S   NaN   NaN

请注意,如果ORG2 == A和ORG3 == A,则AS20 *列和AS30 *列中的值都会争用覆盖AS10 *列中的值.我不确定您想赢得哪个价值.在上面的代码中,最后一列获胜,即AS30 *.