通过在Pandas中添加匹配的单元格内容来创建一个新列
大家好,当里面有特定的 grep 值时,我需要帮助来融合列包含。
这是一个例子
Species COL1 COL2 COL3 COL4 COL5
SPf_1 4 f_G1 None None None
SP1 9 -_Haploviric -_unclassified f_G3 None
SP1 36 k_Orthorn f_G7 None None
SP2 90 k_Orthorn f_G3 p_Pisuvi None
SP3 32 None None None f_83
SP3 2 -_Ribovi Cattus None None
SP4 89 None None None None
然后我想添加一个名为 F_COL 的新列,我在其中为每一行放置了带有 的单元格内容f_ pattern。注意(我只需要检查COL1-5但不是Species也可以有 f_ 模式的列)。
我应该得到:
Species COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 F_COL
SPf_1 4 f_G1 None None None f_G1
SP1 9 -_Haploviric -_unclassified f_G3 None f_G3
SP1 36 k_Orthorn f_G7 None None f_G7
SP2 90 k_Orthorn f_G3 p_Pisuvi None f_G3
SP3 32 None None None f_83 f_83
SP3 2 -_Ribovi Cattus None None NA
SP4 89 None None None None NA
有人有想法吗?
这是字典格式的数据:
{'Species': {0: 'SPf_1', 1: 'SP1', 2: 'SP1', 3: 'SP2', 4: 'SP3', 5: 'SP3', 6: 'SP4'}, 'COL1': {0: 4, 1: 9, 2: 36, 3: 90, 4: 32, 5: 2, 6: 89}, 'COL2': {0: 'f_G1', 1: '-_Haploviric-', 2: 'k_Orthorn', 3: 'k_Orthorn', 4: 'None', 5: '-_Ribovi', 6: 'None'}, 'COL3': {0: 'None', 1: '_unclassified', 2: 'f_G7', 3: 'f_G3', 4: 'None', 5: 'Cattus', 6: 'None'}, 'COL4': {0: 'None', 1: 'f_G3', 2: 'None', 3: 'p_Pisuvi', 4: 'None', 5: 'None', 6: 'None'}, 'COL5': {0: 'None', 1: 'None', 2: 'None', 3: 'None', 4: 'f_83', 5: 'None', 6: 'None'}}
回答
让我们filter和stack从列COL1到COL5,然后extract在f_pattern字符串后面groupby+first上level=0
df.filter(regex='COL[1-5]').stack()
.str.extract(r'^(f_.*)', expand=False).groupby(level=0).first()
0 f_G1
1 f_G3
2 f_G7
3 f_G3
4 f_83
5 None
6 None
dtype: object