基于不同的其他列,根据另一列的值新建pandas列。

对不起,标题可能比问题本身更复杂;)

我有以下的pandas数据框架。

    grh  anc     anc1     anc2    anc3     anc4     anc5    anc6     anc7  
1     2    5  0.10000  0.12000  0.1800  0.14000  0.15000  0.1900  0.20000   
2     3    7  0.03299  0.05081  0.0355  0.02884  0.03054  0.0332  0.03115   
3     4    3  0.00000  0.00000  0.0000  0.00000  0.00000  0.0000  0.00000   
4     5    4  0.00000  0.00000  0.0000  0.00000  0.00000  0.0000  0.00000   
5     6    1  0.10000  0.10000  0.1000  0.10000  0.10000  0.1000  0.10000   


       anc8     anc9    anc10  
1   0.10000  0.21000  0.24000  
2   0.02177  0.04903  0.04399  
3   0.00000  0.00000  0.00000  
4   0.00000  0.00000  0.00000  
5   0.10000  0.10000  0.10000  

我想用forloop添加新的列,lap1, lap2, …取决于变量anz的值。例如,在第一行,anz=5,所以lap1应该等于anz5的值。(0.1500),lap2等于祖先6 (0.1900)…在第二排第一圈=anc7。(0.03115),lap2=anc8 (0.02177),…

所以,输出应该是这样的

grh anc anc1    anc2    anc3    anc4    anc5    anc6    anc7    anc8    anc9    anc10   lap1    lap2    lap3
2   5   0.10000 0.12000 0.18000 0.14000 0.15000 0.19000 0.20000 0.1000  0.21000 0.24000 0.15000 0.19000 0.20000
3   7   0.03299 0.05081 0.0355  0.02884 0.03054 0.0332  0.03115 0.02177 0.04903 0.04399 0.03115 0.02177 0.04903
4   3   0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
5   4   0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
6   1   0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000

我试过一些很基本的东西,但似乎并不奏效。

for i in range(1,4):
    j=df['anc']+i
    df['lap'+str(i)]= df['anc'+str(j)]

如果你有任何想法,我将非常感激.Thks

解决方案:

有点像 “蛮力 “的方法,但我看不出你有什么别的办法。

df[[f"lap{i}" for i in range(1,4)]]= \
    df.apply(lambda x: \
        pd.Series({f"lap{j}": x[f"anc{int(j+x['anc']-1)}"] for j in range(1,4)}) \
    , axis=1)

(假设根据你的样本,你有最大的数量) lap (3)

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未分类

用排序参数将TreeSet转为LinkedHashSet,如何编写流函数?

2022-9-13 0:33:37

未分类

使用CSS使HTML表格居中 [重复] 。

2022-9-13 0:33:39

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