用 Python 比较多列（字符串）答案

【问题标题】：Comparing multiple columns (strings) with Python用 Python 比较多列（字符串）
【发布时间】：2020-07-20 19:44:29
【问题描述】：

#Create a datafame with dict
#colNames = ['GeneA', 'GeneB']
genes_new = pandas.DataFrame([
    dict(GeneA="TP53", GeneB="PHA2", GeneC="MYC", GeneD="ACTL7A" ),
    dict(GeneA="BRCA1", GeneB="EPS15", GeneC="ADAMTS13", GeneD="ALAD" ),
    dict(GeneA="IFT88", GeneB="BRCA2", GeneC="ADAM", GeneD="PHA2" ),
    dict(GeneA="IFT80", GeneB="MDM2", GeneC="ACTL7A", GeneD="ALS4" ),
    dict(GeneA="BBS1", GeneB="CDK1", GeneC="ASS", GeneD="ANGPTL2" ),
    dict(GeneA="DPH5", GeneB="BRCA1", GeneC="AIF1L", GeneD="ENO1" ),
    dict(GeneA="ENO1", GeneB="BBS1", GeneC="EPS15", GeneD="IFT80" ),
    dict(GeneA="EVI5", GeneB="ENO1", GeneC="IFT80", GeneD="BRCA1" ), 
])
  
genes_new

这是我生成的文件，我想将 GeneA 中的项目与其他列进行比较，并找出差异和相似之处。

def Dif_GeneA(x):
    if x['GeneA'] >= x['GeneB']:
        return x['GeneA']
    else:
      ''
genes_new['Dif_GeneA'] = genes_new.apply(Dif_GeneA, axis=1)
genes_new

我可以将 GeneA 列与 GeneB 进行比较并找出差异，但找不到同时将 GeneA 与所有其他列进行比较的简单方法。

Comparing multiple columns using python? 下面的代码没有解决我的问题。

df['New Column'] = '0'
df.loc[(df['date1'] <= df['date2']) & (df['date2'] <=  df['date3']), 'New Column'] = '1'

我是 Python 新手，非常感谢任何帮助。万事如意

【问题讨论】：

这绝对是可能的，尽管我不完全确定检查 >= 的 2 个字符串如何告诉你任何关于“异同”的信息，即 'football' >= '1' 是真的......

标签： python pandas compare multiple-columns

【解决方案1】：

一种方法是创建一个通用列函数并在 for 循环中运行它：

def Dif_GeneA(df, col):
    return genes_new['GeneA'].where(df['GeneA'] >= df[col])

for col in genes_new.columns:
    if col!='GeneA':
        genes_new[f'Dif_GeneA_{col}'] = Dif_GeneA(genes_new, col)

【讨论】：

你真好。非常感谢：）我会试试的：）