【发布时间】:2016-09-26 23:11:25
【问题描述】:
我有 25 个数据帧,我需要合并这些数据帧并从所有 25 个数据帧中找到经常出现的行, 例如,我的数据框如下所示,
df1
chr start end name
1 12334 12334 AAA
1 2342 2342 SAP
2 3456 3456 SOS
3 4537 4537 ABR
df2
chr start end name
1 12334 12334 DSF
1 3421 3421 KSF
2 7689 7689 LUF
df3
chr start end name
1 12334 12334 DSF
1 3421 3421 KSF
2 4537 4537 LUF
3 8976 8976 BAR
4 6789 6789 AIN
最后,我的目标是有一个输出数据框,如下所示,
chr start end name Sample
1 12334 12334 AAA df1
1 12334 12334 AAA df2
1 12334 12334 AAA df3
我可以通过以下解决方案到达那里, 通过字典将所有这三个数据帧添加到一个更大的数据帧 dfs
dfs = {'df1': df1, 'df2': df2}
然后,
common_tups = set.intersection(*[set(df[['chr', 'start', 'end']].drop_duplicates().apply(tuple, axis=1).values) for df in dfs.values()])
pd.concat([df[df[['chr', 'start', 'end']].apply(tuple, axis=1).isin(common_tups)].assign(Sample=name) for (name, df) in dfs.items()])
这会给出结果数据帧,其中包含所有三个数据帧中的匹配行,但我有 25 个数据帧,我将其作为目录中的列表调用,如下所示,
path = 'Fltered_vcfs/'
files = os.listdir(path)
results = [os.path.join(path,i) for i in files if i.startswith('vcf_filtered')]
那么我如何在字典中显示列表“结果”并进一步获得所需的输出。非常感谢任何帮助或建议。
谢谢
【问题讨论】:
标签: python pandas numpy dataframe