python - 如何根据其他列的多种意外情况转换列？

Question

我有一个数据框:

df = pd.DataFrame({'REF':list('GCTT'), 'ALT':list('AACG'),
                   'A1':['0/1','0/1','0/0','0/1'],
                   'A2':['1/1','0/1','0/1','0/0']})

  REF ALT   A1   A2
0   G   A  0/1  1/1
1   C   A  0/1  0/1
2   T   C  0/0  0/1
3   T   G  0/1  0/0

我想根据 REF 和 ALT 列中的值转换 A1 和 A2 列。因此，第 0 行中的 A1 和 A2 列应为 GA 和 AA。即丢失“/”并将 0 替换为 G，将 1 替换为 A。接下来，第 1 行应将 0 替换为 C，将 1 替换为 A。然后按照下一行的模式，得到:

  REF ALT  A1   A2
0   G   A  GA  AA
1   C   A  CA  CA
2   T   C  TT  TC
3   T   G  TG  TT

在我的数据中有数百个A列:A1，A2......An-1，An。因此，该解决方案需要可在所有列中复制。

Answer 1

I wonder how fast this solution is with your data:

for col in ["A1","A2"]: 
        df[col]= df[col].str.split("/",expand=True) \
                        .replace(["0","1"],[df.REF,df.ALT]) \
                        .agg("".join,axis=1) 

df                                                                                                                  

  REF ALT  A1  A2
0   G   A  GA  AA
1   C   A  CA  CA
2   T   C  TT  TC
3   T   G  TG  TT

编辑:解决方案 2.，使用索引:

# helper structs:
ncbscols= ["REF","ALT"]
cols= df.columns.difference(ncbscols)

ii= pd.MultiIndex.from_product([list("ACGT"),list("ACGT"),["0/0","0/1","1/1","1/0"] ])
ser= pd.Series( [t[2].replace("/","").replace("0",t[0]).replace("1",t[1]) for t in ii ],  index=ii )

# the main calculation:
for c in cols:
    mi= pd.MultiIndex.from_arrays([ df.REF.values,df.ALT.values,df[c].values ])
    df[c]= ser[mi].values


ser:
 A  A  0/0    AA
      0/1    AA
      1/1    AA
      1/0    AA
   C  0/0    AA
             ..
T  G  1/0    GT
   T  0/0    TT
      0/1    TT
      1/1    TT
      1/0    TT
Length: 64, dtype: object 

df:
  REF ALT  A1  A2
0   G   A  GA  AA
1   C   A  CA  CA
2   T   C  TT  TC
3   T   G  TG  TT