Question

我有以下数据框（pandas版本0.13.1）

>>> import pandas as pd
>>> DF = pd.DataFrame({'Group':['G1','G1','G2','G2'],'Start':['10','10','12','13'],'End':['13','13','14','15'],'Sample':['S1','S2','S3','S3'],'Status':['yes','yes','no','yes'],'pValue':[0.13,0.12,0.96,0.76],'pValueString':['13/100','12/100','96/100','76/100'],'desc':['aaaaaa','bbbbbb','aaaaaa','cccccc']})
>>> DF
  End Group Sample Start Status  pValue pValueString desc
0  13    G1     S1    10    yes    0.13       13/100 aaaaaa   
1  13    G1     S2    10     no    0.12       12/100 bbbbbb
2  14    G2     S3    12     no    0.96       96/100 aaaaaa
3  15    G2     S3    13    yes    0.76       76/100 cccccc

[4行x 8列]

到上面的数据框

我想分组＆＃39; Group＆＃39;。
然后通过Start-End对联分组。
旋转每个组的样本值。按max（pValue）
获取相应的状态，desc对应于具有较高pvalue的样本，并将其值替换为pValueString。

我需要最终将其改为以下格式

Group Start End Sample           Status  desc
                    S1   S2
G1    10    13    13/100 12/100  yes     aaaaaa
                    S3
G2    12    14    96/100         no      aaaaaa
      13    15    76/100         yes     cccccc

我曾尝试使用pivot_table和groupby，但无济于事。任何帮助将不胜感激。

我有

分组= DF.groupby（＆＃39;组＆＃39）

代表g，v分组： pandas.pivot_table（数据= V，值= [＆＃39; p值＆＃39;＆＃39; pValueString＆＃39;]），行数= [＆＃39;组＆＃39;＆＃39;开始＆＃39 ;，＆＃39;结束＆＃39]，COLS = [＆＃39;样品＆＃39;]）[＆＃39; pValueString＆＃39;]

如何获得相应的desc和状态？

Answer 1

对于pandas数据透视表，您可以将所需的行传递为index，将所需的列传递为colums：

pvt = DF.pivot_table(index = ['Group','Start','End','Status'], columns = ['Sample'])
pvt
Out[209]: 
                       pValue            
Sample                     S1    S2    S3
Group Start End Status                   
G1    10    13  yes      0.13  0.12   NaN
G2    12    14  no        NaN   NaN  0.96
      13    15  yes       NaN   NaN  0.76

然后为你的

重塑和重新安排大熊猫桌

1 个答案: