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)创建一个数据框。
我希望我的数据框首先显示出现次数最多的蛋白质，因此我之前对数据进行了排序。但是当我制作数据框时，它没有得到预期的结果。
这是我的数据示例:
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 )
最佳答案
我想你需要sort_values的 notnull的 sum并获取 cols 的索引。延迟使用 subset:
df1 = df.pivot(index='chemicals', columns='proteins', 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
或reindex_axis :
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
关于python - 如何按 Python (pandas) 中列中的出现次数对 Dataframe 进行排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36402748/