Question

此问题遵循我之前的问题output multiple files based on column value python pandas 但这一次我想再往前走一点。

所以这次我有一个小样本数据集：

import pandas as pd

df = {'ID': ['H900','H901','H902','M1436','M1435','M149','M157','M213','M699','M920','M871','M789','M617','M991','H903','M730','M191'],
  'CloneID': [0,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,6],
  'Length': [48,42  ,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48]}

df = pd.DataFrame(df)

看起来像：

df
Out[6]: 
    CloneID   ID  Length
0       0   H900      48
1       1   H901      42
2       2   H902      48
3       2   M1436     48
4       2   M1435     48
5       2   M149      48
6       2   M157      48
7       2   M213      48
8       3   M699      48
9       3   M920      48
10      3   M871      48
11      4   M789      48
12      4   M617      48
13      4   M991      48
14      5   H903      48
15      5   M730      48
16      6   M191      48

我想输出每个＆＃39; cloneID＆＃39;到不同的输出文件，但这次只包含以＆＃34; H＆＃34;开头的ID。

所以我想要的输出， 4个输出文件：

第一个文件是＆＃39; cloneID0.txt＆＃39;

    CloneID   ID  Length
      0      H900      48

第二个文件是＆＃39; CloneID1.txt＆＃39;

    CloneID   ID  Length
      1      H901      42

第三个文件将是＆＃39; CloneID2.txt＆＃39;

    CloneID   ID  Length
       2     H902      48
       2     M1436     48
       2     M1435     48
       2     M149      48
       2     M157      48
       2     M213      48

第二个文件将是＆＃39; CloneID5.txt＆＃39;

    CloneID   ID  Length
      5     H903      48
      5     M730      48

所以没有＆＃39; CloneID3.txt＆＃39;，＆＃39; CloneID4.txt＆＃39;和＆＃39; CloneID6.txt＆＃39;因为这些克隆没有任何以＆＃34; H＆＃34;开头的ID。

我的代码：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.txt', sep = '\t')
gp = data.groupby('CloneID')
for g in gp.groups:
    for s in data.ID:
        if s.startswith("H"):
           path = 'IgHCloneID' + str(g) + '.xlsx'
           gp.get_group(g).to_excel(path, index=False)

它仍然提供了所有克隆文件，而不仅仅是包含以＆＃34; H＆＃34;开头的ID的文件。

Answer 1

您可以先filter列ID any'H'中的条件startswith和groupby上的to_csv符合条件{} / p>

df1 = (df.groupby('CloneID').filter(lambda x: (x.ID.str.startswith("H").any())))

df1.groupby('CloneID').apply(lambda x: x.to_csv('CloneID{}.txt'.format(x.name), index=False))

Answer 2

您可以groupby CloneID直接使用apply方法写入csv：

df.groupby('CloneID').apply(lambda gp: gp.to_csv('CloneID{}.txt'.format(gp.name)))

这会保留原始索引，但可以在.set_index('CloneID')来电之前由to_csv修复。

修改：仅保留对应ID以H开头的组：

这需要检查每个组;这是一种方法：

df.groupby('CloneID').apply(
    lambda gp: gp.to_csv('CloneID{}.txt'.format(gp.name))
    if any(gp.ID.str.startswith('H'))
    else None)

Answer 3

创建要迭代的克隆ID列表，然后将数据帧过滤到ID克隆的第一个值为H的克隆ID，然后输出到文本。

<强>代码

import pandas as pd

df = {'ID': ['H900','H901','H902','M1436','M1435','M149','M157','M213','M699','M920','M871','M789','M617','M991','H903','M730','M191'],
  'CloneID': [0,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,6],
  'Length': [48,42  ,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48,48]}

df = pd.DataFrame(df)

clone_list = df['CloneID'].drop_duplicates().values.tolist()

for c in clone_list:
    clone_df = df.loc[df['CloneID'] == c]
    clone_df = clone_df.loc[(clone_df['ID'].str[0] == 'H') | (clone_df['ID'].str[0] == 'M')]
    #Create your text file here
    print clone_df

<强>结果

    CloneID    ID  Length
0        0  H900      48
   CloneID    ID  Length
1        1  H901      42
   CloneID     ID  Length
2        2   H902      48
3        2  M1436      48
4        2  M1435      48
5        2   M149      48
6        2   M157      48
7        2   M213      48
    CloneID    ID  Length
8         3  M699      48
9         3  M920      48
10        3  M871      48
    CloneID    ID  Length
11        4  M789      48
12        4  M617      48
13        4  M991      48
    CloneID    ID  Length
14        5  H903      48
15        5  M730      48
    CloneID    ID  Length
16        6  M191      48

基于多个列值pandas python输出多个文件

3 个答案: