問題
我有一個函式，它接受輸入 astr并回傳 a dict。我想將此函式應用于熊貓資料框每一行的特定列，并讓它使用回傳的字典創建新列
功能
example = "TGGCCCGCGAACTTGCCCGAAGCCCTCGTTCCCTGTCGGCTCTAACCGCTGGTGTAGTGG[CG]GAGCACGCGAACTTAGCAAGGGCTAAGCGATCAGGAATAAGAACAGCAGGAAAGCCAGAG"
def freqcount(s):
bases = "".join(s.split("[CG]"))
total = len(bases)
outdic = {}
for b1 in ["A", "G", "C", "T"]:
outdic[b1] = bases.count(b1)/total
for b2 in ["A", "G", "C", "T"]:
outdic[b1 b2] = bases.count(b1 b2)/total
return outdic
print(freqcount(example))
{'A': 0.25833333333333336, 'AA': 0.08333333333333333, 'AG': 0.10833333333333334, 'AC': 0.041666666666666664, 'AT': 0.016666666666666666, 'G': 0.30833333333333335, 'GA': 0.075, 'GG': 0.058333333333333334, 'GC': 0.10833333333333334, 'GT': 0.041666666666666664, 'C': 0.275, 'CA': 0.05, 'CG': 0.075, 'CC': 0.05, 'CT': 0.06666666666666667, 'T': 0.15833333333333333, 'TA': 0.041666666666666664, 'TG': 0.05, 'TC': 0.041666666666666664, 'TT': 0.025}
資料框
print(df_dna)
Forward_Sequence
cg00050873 TATCTCTGTCTGGCGAGGAGGCAACGCACAACTGTGGTGGTTTTTG...
cg00212031 CCATTGGCCCGCCCCAGTTGGCCGCAGGGACTGAGCAAGTTATGCG...
cg00213748 TCTGTGGGACCATTTTAACGCCTGGCACCGTTTTAACGATGGAGGT...
cg00214611 GCGCCGGCAGGACTAGCTTCCGGGCCGCGCTTTGTGTGCTGGGCTG...
cg00455876 CGCGTGTGCCTGGACTCTGAGCTACCCGGCACAAGCTCCAAGGGCT...
... ...
ch.22.909671F TTTTCCTTTTAGCTGCTGATAGATTAATAGTATGTGAACCTTTTAA...
ch.22.46830341F TGTGCATACATGCGCATGTGAACAGTCCATGGAGCTTAATCCCCTG...
ch.22.1008279F CTGGCAGGGCACACACCTCAGCTGGGCCCTGTGGCAGGTGAACCCC...
ch.22.47579720R ATGTACCCATACGGGAAAGGCCGCGTGAAGATGGAGACAGAGATGG...
ch.22.48274842R AGTGTAGAATTTGGGGCTCGCCCTGTTGGTTCCTCCGGTGTGAAGG...
[485512 rows x 1 columns]
預期輸出
我想有新的列，A, AA, AG, ...，并在每行的正確列中包含字典值。
到目前為止我得到的輸出
然而，這就是我得到的。
print(df_dna.applymap(freqcount))
Forward_Sequence
cg00050873 {'A': 0.21666666666666667, 'AA': 0.04166666666...
cg00212031 {'A': 0.21666666666666667, 'AA': 0.04166666666...
cg00213748 {'A': 0.18333333333333332, 'AA': 0.01666666666...
cg00214611 {'A': 0.14166666666666666, 'AA': 0.025, 'AG': ...
cg00455876 {'A': 0.15, 'AA': 0.025, 'AG': 0.0833333333333...
cg01707559 {'A': 0.10833333333333334, 'AA': 0.01666666666...
cg02004872 {'A': 0.13333333333333333, 'AA': 0.0, 'AG': 0....
cg02011394 {'A': 0.175, 'AA': 0.016666666666666666, 'AG':...
cg02050847 {'A': 0.175, 'AA': 0.025, 'AG': 0.05, 'AC': 0....
cg02233190 {'A': 0.225, 'AA': 0.03333333333333333, 'AG': ...
我得到相同的結果
print(df_dna.apply(lambda row: freqcount(row["Forward_Sequence"]), axis=1))
任何人都知道我如何達到預期的結果？
uj5u.com熱心網友回復：
實際上剛剛找到答案，使用result_type引數：
df_dna.apply(lambda row: freqcount(row["Forward_Sequence"]), axis=1, result_type="expand")
A AA AG AC AT G \
cg00050873 0.216667 0.041667 0.091667 0.058333 0.008333 0.400000
cg00212031 0.216667 0.041667 0.100000 0.050000 0.016667 0.391667
cg00213748 0.183333 0.016667 0.075000 0.050000 0.041667 0.416667
cg00214611 0.141667 0.025000 0.091667 0.016667 0.000000 0.400000
cg00455876 0.150000 0.025000 0.083333 0.033333 0.008333 0.425000
cg01707559 0.108333 0.016667 0.058333 0.008333 0.016667 0.291667
cg02004872 0.133333 0.000000 0.075000 0.025000 0.033333 0.325000
cg02011394 0.175000 0.016667 0.066667 0.075000 0.008333 0.258333
cg02050847 0.175000 0.025000 0.050000 0.033333 0.058333 0.241667
cg02233190 0.225000 0.033333 0.133333 0.008333 0.033333 0.316667
...
來自：https : //stackoverflow.com/a/52363890/9439097
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試pd.DataFrame：
df.join(pd.DataFrame(df['Forward_Sequence'].apply(freqcount).to_list(), df.index))
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/313005.html