Создание нескольких DataFrame из одного DataFrame в зависимости от условий - PullRequest
Новая
       21

Создание нескольких DataFrame из одного DataFrame в зависимости от условий

1 голос
/ 01 августа 2020

Привет, я хотел бы манипулировать следующим фреймом данных, чтобы каждый раз, когда отображается новый «образец», создается новый фрейм данных.

Например, алгоритм должен группировать все аналиты, номера CAS и значения ниже sample1 в фрейм данных, а затем создайте новый фрейм данных, как только он попадет в образец 2 и т. д.

Новое в pandas и python, поэтому заранее спасибо.

ДАННЫЕ ЛАБОРАТОРИИ

1 Ответ

1 голос
/ 02 августа 2020 
import pandas as pd

# Create DataFrame
data = [{'analyte': 'sample1'},
        {'analyte': 'bacon', 'CAS1': 1},
        {'analyte': 'eggs', 'CAS1': 2},
        {'analyte': 'money', 'CAS1': 3, 'CAS2': 1, 'Value2': 1.11},
        {'analyte': 'shoe', 'CAS1': 4},
        {'analyte': 'boy', 'CAS1': 5},
        {'analyte': 'girl', 'CAS1': 6},
        {'analyte': 'onion', 'CAS1': 7, 'CAS2': 4, 'Value2': 6.53},
        {'analyte': 'sample2'},
        {'analyte': 'bacon', 'CAS1': 1},
        {'analyte': 'eggs', 'CAS1': 2, 'CAS2': 1, 'Value2': 7.88},
        {'analyte': 'money', 'CAS1': 3},
        {'analyte': 'shoe', 'CAS1': 4, 'CAS2': 3, 'Value2': 15.5},
        {'analyte': 'boy', 'CAS1': 5},
        {'analyte': 'girl', 'CAS1': 6},
        {'analyte': 'onion', 'CAS1': 7}]
df = pd.DataFrame(data)

# Create list of row indices for each sample name
# For above example: s = [0, 8, 16]
s = list(df['analyte'].index[df['analyte'].str[:6] == 'sample']) + [len(df)]

# Create new dataframes for each sample and print results
samples = {}
for i, j in zip(s, s[1:]):
    sample_df = df.iloc[i+1 : j, :].reset_index(drop=True)
    sample_name = df.iloc[i].loc['analyte']
    samples.update( {sample_name : sample_df} )

print(samples['sample2'])

Другие варианты: 

# if CAS1 cell of sample row is NaN
sample_indices = list(df['CAS1'].index[df['CAS1'].apply(np.isnan)]) + [len(df)]

# if CAS1 cell of sample row is NaN or None
sample_indices = list(df['CAS1'].index[df['CAS1'].isnull()]) + [len(df)]

# if CAS1 cell of sample row is an empty string
sample_indices = list(df['CAS1'].index[df['CAS1'] == '']) + [len(df)]
...