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如何在python中合并pandas,在R中重现相同的foverlaps输出?

[英]How to reproduce the same output of foverlaps in R with merge of pandas in python?

我正在使用foverlaps函数在表格的R中进行合并。 但我需要使用python重现相同的输出。 我做了一个搜索,我在pandas库上找到了合并功能。 但即使使用此功能,我也无法重现相同的输出。

首先是R中的输出:

这是第一个表(间隔):

   V1 V2 intid
1:  1  5     1
2:  4  9     2
3:  6 12     3
4: 11 17     4
5: 18 20     5

这是第二个表(decomp):

   V1 V2 subid
1:  1  4     A
2:  4  5     B
3:  5  6     C
4:  6  9     D
5:  9 11     E
6: 11 12     F
7: 12 17     G
8: 17 18     H
9: 18 20     I

R中的代码进行合并:

relations <- foverlaps(decomp, intervals, type='within', nomatch=0)

输出(关系):

    V1 V2 intid i.V1 i.V2 subid
 1:  1  5     1    1    4     A
 2:  1  5     1    4    5     B
 3:  4  9     2    4    5     B
 4:  4  9     2    5    6     C
 5:  4  9     2    6    9     D
 6:  6 12     3    6    9     D
 7:  6 12     3    9   11     E
 8:  6 12     3   11   12     F
 9: 11 17     4   11   12     F
10: 11 17     4   12   17     G
11: 18 20     5   18   20     I

现在我在python中的输出:

这是第一个表(df_of_pairs):

   V1  V2  intid
0   1   5      1
1   4   9      2
2   6  12      3
3  11  17      4
4  18  20      5

这是第二个表(df_of_adjacent):

   V1  V2 subid
0   1   4     A
1   4   5     B
2   5   6     C
3   6   9     D
4   9  11     E
5  11  12     F
6  12  17     G
7  17  18     H
8  18  20     I

现在是问题 ,当我使用pandas merge时,我没有在python中重现相同的输出。 我尝试了几种方式,但是我没有成功,这是我使用它的方法之一:

df = df_of_pairs.merge(df_of_adjacent, left_on=['V1'], right_on=['V2'] )

输出(df):

   V1_x  V2_x  intid  V1_y  V2_y subid
0     4     9      2     1     4     A
1     6    12      3     5     6     C
2    11    17      4     9    11     E
3    18    20      5    17    18     H

这个问题与Python中的R foverlaps非常相似,但在这种情况下它有不同的列。

我无法轻松获得您想要的输出,但这是使用IntervalIndex的部分解决方案。

s1 = pd.IntervalIndex.from_arrays(df1['V1'], df1['V2'])  # default: closed='right'
s2 = pd.IntervalIndex.from_arrays(df2['V1'], df2['V2'])
df_of_adjacent.set_index(s2, inplace=True)
df_of_adjacent.loc[s1]
          V1  V2 subid
(1, 4]     1   4     A
(4, 5]     4   5     B
(4, 5]     4   5     B
(5, 6]     5   6     C
(6, 9]     6   9     D
(6, 9]     6   9     D
(9, 11]    9  11     E
(11, 12]  11  12     F
(11, 12]  11  12     F
(12, 17]  12  17     G
(18, 20]  18  20     I

暂无
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