熊貓為每列合並具有不同操作的行

Question

我是一個重量輕的熊貓用戶，我遇到了一個棘手的情況。 我想合並“ case_id”周圍的數據集的行。 合並時，如果它們是唯一的，我希望“基因”（Gene）列將字符串按字母順序連接在一起，並且在它們之間使用“->”。 也有一些列的值為0，另一些列的值為1，我希望合並時的1代替零。

df.groupby('case_id').agg(special_merge)

def special_merge(data):
    //Handle 'Gene' Column ex. KRAS->SMAD4->TP53
    //Handle 0 vs 1

Answer 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'case_id':['1', '1', '1','2','2','2'],
'Gene':['KRAS','SMAD4','TP53','TP000','SMAD000','TP000'],
'ch_a':[0,1,0,0,0,0], 'ch_b':[0,0,0,1,1,0], 'ch_c':[0,0,0,1,1,0]})

  case_id     Gene  ch_a  ch_b  ch_c
0       1     KRAS     0     0     0
1       1    SMAD4     1     0     0
2       1     TP53     0     0     0
3       2    TP000     0     1     1
4       2  SMAD000     0     1     1
5       2    TP000     0     0     0

1）按case_id，Gen​​e排序

2）應用lambda將唯一的排序字符串連接到組

3）將max應用於組上的連接二進制變量（按列掩碼定義）

4）合並兩個結果

binary_cols = df.columns[df.columns.str.contains('^ch_')]

df_case_gene = df.groupby('case_id')['Gene'].agg(lambda x: '->'.join(x.sort_values().unique())).reset_index()

df_case_binary_cols = df.groupby('case_id')[binary_cols].agg('max').reset_index()

df_final = df_case_gene.merge(df_case_binary_cols)

df_final：

  case_id               Gene  ch_a  ch_b  ch_c
0       1  KRAS->SMAD4->TP53     1     0     0
1       2     SMAD000->TP000     0     1     1

Answer 2

根據我對輸入數據的理解，我准備了一個示例數據框。 然后您可以看到完成了創建新數據框的聚合。

orig_df = pd.DataFrame({'case_id':[1,2,3,2,1],'Gene':['KRAS','SMAD4','TP53','SMAD4','OTHER'],'col_X':[1,0,0,1,0], 'col_X2':[0,0,0,0,1})

    case_id Gene    col_X   col_X2
0   1       KRAS    1       0
1   2       SMAD4   0       0
2   3       TP53    0       0
3   2       SMAD4   1       0
4   1       BLAH    0       1

new_df = pd.DataFrame()

#lambda function identifies unique values of Gene and sorts them
new_df['Strings'] = orig_df.groupby('case_id')['Gene'].apply(lambda x: sorted(x.unique())).transform(lambda x: '->'.join(x))

#here, max function is used to take 1 during aggregation if 0's and 1's are present
cols_to_agg = [col for col in orig_df if col.startswith('col_')]
new_df[cols_to_agg] = orig_df.groupby('case_id')[cols_to_agg].agg(max)

    Strings col_X   col_X2
case_id     
1   BLAH->KRAS  1   1
2   SMAD4       1   0
3   TP53        0   0