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python - 如何按唯一组拆分数据框并保存到 csv

coder 2023-08-18 原文

我有一个 pandas 数据框，我想对其进行迭代。我的数据框的一个简化示例:

chr    start    end    Gene    Value   MoreData
chr1    123    123    HAPPY    41.1    3.4
chr1    125    129    HAPPY    45.9    4.5
chr1    140    145    HAPPY    39.3   4.1
chr1    342    355    SAD    34.2    9.0
chr1    360    361    SAD    44.3    8.1
chr1    390    399    SAD    29.0   7.2
chr1    400    411    SAD    35.6   6.5
chr1    462    470    LEG    20.0    2.7

我想遍历每个独特的基因并创建一个名为:

for Gene in df: ## this is where I need the most help

    OutFileName = Gene+".pdf"

对于上面的示例，我应该使用 3 个输出文件和 3 个数据帧进行 3 次迭代:

# HAPPY.pdf
chr1    123    123    HAPPY    41.1    3.4 
chr1    125    129    HAPPY    45.9    4.5 
chr1    140    145    HAPPY    39.3   4.1

# SAD.pdf
chr1    342    355    SAD    34.2    9.0 
chr1    360    361    SAD  44.3    8.1 
chr1    390    399    SAD    29.0   7.2 
chr1    400    411    SAD    35.6   6.5

# Leg.pdf
chr1    462    470    LEG    20.0    2.7

按 block 分割的结果数据帧内容将被发送到另一个函数，该函数将执行分析并将要写入文件的内容返回。

最佳答案

您可以通过调用 unique 获取唯一值，对其进行迭代，构建文件名并将其写入 csv:

genes = df['Gene'].unique()
for gene in genes:
    outfilename = gene + '.pdf'
    print(outfilename)
    df[df['Gene'] == gene].to_csv(outfilename)
HAPPY.pdf
SAD.pdf
LEG.pdf

一个更像 Pandas 的方法是对 'Gene' 进行分组，然后遍历这些组:

gp = df.groupby('Gene')
# groups() returns a dict with 'Gene':indices as k:v pair
for g in gp.groups.items():
    print(df.loc[g[1]])   
    
    chr  start  end   Gene  Value  MoreData
0  chr1    123  123  HAPPY   41.1       3.4
1  chr1    125  129  HAPPY   45.9       4.5
2  chr1    140  145  HAPPY   39.3       4.1
    chr  start  end Gene  Value  MoreData
3  chr1    342  355  SAD   34.2       9.0
4  chr1    360  361  SAD   44.3       8.1
5  chr1    390  399  SAD   29.0       7.2
6  chr1    400  411  SAD   35.6       6.5
    chr  start  end Gene  Value  MoreData
7  chr1    462  470  LEG     20       2.7

关于python - 如何按唯一组拆分数据框并保存到 csv，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26103676/

pythoncsvchr1chrcodepandasdataframe

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