我有一个 11 行 x 17604 列的数据框。当我更改聚类时,行数可能会有所不同。
B42D2033/26 G02B27/2214 G02F1/133753 G02F1/133707 G02F1/1341 G02F1/1339 G02F1/133371 G02B6/005 C08G73/12 G02F1/1303 ... G06F17/30035 G06F21/629 B65B3/26 E04D13/00 G06F17/30952 G07C9/00912 F02C9/28 G06F17/28 G06F17/30964 G06F21/82
Cluster
C1 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C10 0.000000 3.250000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C11 0.020619 1.149485 0.262887 0.829897 0.551546 1.030928 0.082474 1.175258 0.005155 0.216495 ... 0.005155 0.010309 0.005155 0.005155 0.005155 0.005155 0.005155 0.005155 0.005155 0.005155
C2 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C3 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C4 0.055556 13.500000 8.333333 24.555556 13.166667 26.666667 3.277778 4.222222 0.000000 2.388889 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C5 0.000000 0.750000 0.000000 0.000000 0.000000 0.500000 0.000000 0.250000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C6 0.032258 3.451613 0.000000 0.000000 0.000000 0.387097 0.000000 0.064516 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C7 0.000000 0.000000 0.250000 0.000000 0.000000 0.250000 0.000000 0.000000 0.000000 1.500000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C8 0.000000 0.076923 0.153846 0.346154 0.000000 0.884615 0.461538 0.192308 0.038462 0.076923 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
C9 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
我想根据列中的值为每个集群生成一个字典或系列。例如,值 !=0
可能出现的所有列,采用字典形式,如下所示:
{'C1', ['G02B27/2214', 'G02F1/1339']}
如何为每个簇行生成一个系列,其中值等于“某个值”或某个值范围?
我确实看过Select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas ,但该解决方案不适用于一行中的所有列。
编辑: 我意识到我可以转置 df 并执行以下操作:
df_clusters.T[df_clusters.T['C1']>0]
它返回一个 df
,其中“C1”大于 0 的每一行。我想我可以删除其他簇列,但我不认为这是最好的解决方案。
最佳答案
想法是为每个条件创建值的索引,然后创建新的 DataFrame 并获取列表中每个索引
的列表,然后转换为dict
:
i, c = np.where(df > 0)
d = pd.DataFrame({'a':df.index[i], 'b':df.columns[i]}).groupby('a')['b'].apply(list).to_dict()
print (d)
另一个解决方案是使用 DataFrame.stack
或DataFrame.melt
对于 reshape ,按boolean indexing
过滤或DataFrame.query
最后使用 dict
创建 list
:
s = df.stack()
d = s[s > 0].reset_index().groupby('Cluster')['level_1'].apply(list).to_dict()
<小时/>
d = (df.reset_index()
.melt('Cluster', value_name='v1', var_name='v2')
.query('v1 > 0')
.groupby('Cluster')['v2']
.apply(list)
.to_dict())
关于python - 所选行的值 > X 的列名称列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55476028/