我正在尝试使用
python中的pandas从我的数据(化学物质和蛋白质之间的分数)创建数据帧.
我希望我的数据帧首先显示出现次数最多的蛋白质,所以我之前对数据进行了排序.但是当我创建数据帧时,它没有得到预期的结果.
这是我的数据样本：
chemicals prots scores CID000000006 10116.ENSRnop00000003921 196 CID000000051 10116.ENSRnop00000003921 246 CID000000085 10116.ENSRnop00000003921 196 CID000000119 10116.ENSRnop00000003921 247 CID000000134 10116.ENSRnop00000008952 159 CID000000135 10116.ENSRnop00000008952 157 CID000000174 10116.ENSRnop00000008952 439 CID000000175 10116.ENSRnop00000001021 858 CID000000177 10116.ENSRnop00000004027 760
如您所见,“10116.ENSRnop00000003921”是我数据中出现次数最多的蛋白质.
所以我想得到类似的东西：
10116.ENSRnop00000003921 10116.ENSRnop00000008952 CID000000006 196 CID000000051 246 CID000000085 196 CID000000119 247 CID000000134 159 CID000000135 157 CID000000174 439
这是我的代码：
import pandas as pd
df_rat= pd.read_csv("dt_matrix_rat.csv",sep="\t",header=True)
df_rat.columns = ['chemicals','proteins','scores']
df_rat1 = df_rat.pivot(index='chemicals',columns='proteins',values='scores')
df_rat1.to_csv("rat_matrix.csv",sep='\t',index=True )
解决方法
我认为你需要0700 0700的
sort_values并获得cols的索引. Lasy使用子集：
df1 = df.pivot(index='chemicals',values='scores') cols = df1.notnull().sum(axis=0).sort_values(ascending=False).index print cols Index([u'10116.ENSRnop00000003921',u'10116.ENSRnop00000008952',u'10116.ENSRnop00000004027',u'10116.ENSRnop00000001021'],dtype='object',name=u'proteins') print df1[cols] proteins 10116.ENSRnop00000003921 10116.ENSRnop00000008952 \ chemicals CID000000006 196.0 NaN CID000000051 246.0 NaN CID000000085 196.0 NaN CID000000119 247.0 NaN CID000000134 NaN 159.0 CID000000135 NaN 157.0 CID000000174 NaN 439.0 CID000000175 NaN NaN CID000000177 NaN NaN proteins 10116.ENSRnop00000004027 10116.ENSRnop00000001021 chemicals CID000000006 NaN NaN CID000000051 NaN NaN CID000000085 NaN NaN CID000000119 NaN NaN CID000000134 NaN NaN CID000000135 NaN NaN CID000000174 NaN NaN CID000000175 NaN 858.0 CID000000177 760.0 NaN
print df1.reindex_axis(cols,axis=1) proteins 10116.ENSRnop00000003921 10116.ENSRnop00000008952 \ chemicals CID000000006 196.0 NaN CID000000051 246.0 NaN CID000000085 196.0 NaN CID000000119 247.0 NaN CID000000134 NaN 159.0 CID000000135 NaN 157.0 CID000000174 NaN 439.0 CID000000175 NaN NaN CID000000177 NaN NaN proteins 10116.ENSRnop00000004027 10116.ENSRnop00000001021 chemicals CID000000006 NaN NaN CID000000051 NaN NaN CID000000085 NaN NaN CID000000119 NaN NaN CID000000134 NaN NaN CID000000135 NaN NaN CID000000174 NaN NaN CID000000175 NaN 858.0 CID000000177 760.0 NaN
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
