pandas 如何筛选一列中的值,而另一列中的值为公共值,并在筛选中应用两个条件

r3i60tvu  于 2023-04-04  发布在  其他
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我有一个这样的数据框

df = pd.DataFrame({'patient': ['patient1', 'patient1', 'patient1','patient2', 'patient2', 'patient3','patient3','patient4'], 
                   'gene':['TYR','TYR','TYR','TYR','TYR','TYR','TYR','TYR'],
                   'variant': ['buu', 'luu', 'stm','lol', 'bla', 'buu', 'lol','buu'],
                    'genotype': ['hom', 'het', 'hom','het', 'hom', 'het', 'het','het']})
df

 patient    gene    variant genotype
0   patient1    TYR buu hom
1   patient1    TYR luu het
2   patient1    TYR stm hom
3   patient2    TYR lol het
4   patient2    TYR bla hom
5   patient3    TYR buu het
6   patient3    TYR lol het
7   patient4    TYR buu het

我想识别出有buu和其他变体但没有luu的患者。

patient gene variant genotype

patient3  TYR     buu      het
patient3  TYR     lol      het

我该怎么做?

tuwxkamq

tuwxkamq1#

使用set操作:
# aggregate the variants as sets
g = df.groupby('patient')['variant'].agg(set)

# keep the patients with more than "buu" but not "luu"
keep = g.index[g.gt({'buu'}) & ~g.ge({'luu'})]
# ['patient3']

# index rows of the above patients
out = df[df['patient'].isin(keep)]

输出:

patient gene variant genotype
5  patient3  TYR     buu      het
6  patient3  TYR     lol      het

中间体:

g

patient
patient1    {buu, stm, luu}
patient2         {bla, lol}
patient3         {buu, lol}
patient4              {buu}
Name: variant, dtype: object

g.gt({'buu'})  # g > {'buu'}

patient
patient1     True
patient2    False
patient3     True
patient4    False
Name: variant, dtype: bool

~g.ge({'luu'}) # ~(g>={'luu'})

patient
patient1    False
patient2     True
patient3     True
patient4     True
Name: variant, dtype: bool
使用groupby.agg
m = (
 df.assign(has_buu=df['variant'].eq('buu'),
           not_luu=df['variant'].ne('luu'),
           other=~df['variant'].isin(['buu', 'luu'])
          )
   .groupby('patient')
   .agg({'has_buu': 'any', 'not_luu': 'all', 'other': 'any'})
)

out = df[df['patient'].isin(m.index[m.all(axis=1)])]

输出:

patient gene variant genotype
5  patient3  TYR     buu      het
6  patient3  TYR     lol      het

中间体:

m

          has_buu  not_luu  other
patient                          
patient1     True    False   True
patient2    False     True   True
patient3     True     True   True
patient4     True     True  False
e0bqpujr

e0bqpujr2#

您也可以尝试以下解决方案:

import pandas as pd

# First we filter out those groups that have only 1 observations
g = df.groupby('patient').filter(lambda x: len(x) > 1)

# Then we apply both of our desired conditions
m = (g.groupby('patient')['variant'].transform(lambda x: x.eq('buu').any() & (~ x.eq('luu').any())))

g.loc[m]

    patient gene variant genotype
5  patient3  TYR     buu      het
6  patient3  TYR     lol      het
mqkwyuun

mqkwyuun3#

可能有一个一行的解决方案,但我宁愿构建一个,这样你就可以理解它背后的逻辑。你想得到所有没有'luu'变体的患者。在数据库世界中,更简单的方法是得到所有 * 有 * 'luu'并将其从原始数据库中分离出来。

  • 1.获取带有“luu”变体的患者:*
patients = list(df[df['variant'] == 'luu']['patient'])

这将返回具有'luu'作为变体的患者列表。

  • 获取属于其他患者的所有条目:*
df = df[~df.patient.isin(patients)]

对于您的输入,您将获得:

df
    patient gene variant genotype
3  patient2  TYR     lol      het
4  patient2  TYR     bla      hom
5  patient3  TYR     buu      het
6  patient3  TYR     lol      het
7  patient4  TYR     buu      het

从这一点上,我不完全确定如何从“我想识别有buu和其他变体但没有luu的患者”中获得预期的输出。但是如果你想一次获得多个表达式,你可以这样做:

df[~df.patient.isin(patients)][df.genotype == 'het']

为此,它将返回:

patient gene variant genotype
3  patient2  TYR     lol      het
5  patient3  TYR     buu      het
6  patient3  TYR     lol      het
7  patient4  TYR     buu      het

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