Python 如何在Pandas 的同一单元格中使用分隔符过滤数值

发布于08月07日

I have problems filtering numeric data in pandas.

我有10,000个数据，我需要它们筛选出第3列中的值&gt；然后是10.

第3列的数据是dtype对象，该列的单元格包含3种类型的数据:点(无)、12.25(单值)、12、45、12.5(多个值，由、分隔).

我试过:

使用str.Methods用‘，’分隔值
过滤大于10的拆分值
然后使用df.loc筛选具有筛选列的主数据帧(筛选值-来自筛选列的值==来自主数据帧的相同列)

#Data sample
{'POS': {0: 20482821,
  1: 20482980,
  2: 20483463,
  3: 20485526,
  4: 20485536,
  5: 20485630,
  6: 20485811,
  7: 20485948,
  8: 109274570,
  9: 109274623,
  10: 109274677,
  11: 109274857,
  12: 109274968,
  13: 109275216,
  14: 109275325,
  15: 109275506,
  16: 109275536,
  17: 109275600,
  18: 109275641,
  19: 109275648,
  20: 109275684,
  21: 197042891,
  22: 197042926,
  23: 197043092,
  24: 197043111},
 'CHROM': {0: 'chr1',
  1: 'chr1',
  2: 'chr1',
  3: 'chr1',
  4: 'chr1',
  5: 'chr1',
  6: 'chr1',
  7: 'chr1',
  8: 'chr1',
  9: 'chr1',
  10: 'chr1',
  11: 'chr1',
  12: 'chr1',
  13: 'chr1',
  14: 'chr1',
  15: 'chr1',
  16: 'chr1',
  17: 'chr1',
  18: 'chr1',
  19: 'chr1',
  20: 'chr1',
  21: 'chr3',
  22: 'chr3',
  23: 'chr3',
  24: 'chr3'},
 'CADD_phred': {0: 14.27,
  1: '.',
  2: '.',
  3: 17.1,
  4: 17.61,
  5: '20.1,19.64',
  6: 15.99,
  7: 15.95,
  8: 1.551,
  9: 5.142,
  10: 14.05,
  11: 6.579,
  12: 1.225,
  13: 14.38,
  14: 5.841,
  15: 3.85,
  16: 4.373,
  17: '.',
  18: 16.95,
  19: 16.94,
  20: 3.067,
  21: '.',
  22: 5.925,
  23: 10.3,
  24: 9.495}}

def greater(x, threshold = 10.0): ''' Checks if there is a value > threshold x values - comma separated string - float - empty ''' if x and isinstance(x, str) and "," in x: # comma separated string # Check if list has a value > threshold return any(v > threshold for v in [float(i) for i in x.split(',')]) elif x and isinstance(x, float): # Float return x > threshold else: # Empty return False # Generate dataframe from posted data df = pd.DataFrame(data) # Keep rows that don't have a value > 10 in column CADD_phred filtered = df[df.CADD_phred.apply(lambda x: not greater(x, 10.0))] print(filtered)

POS CHROM CADD_phred 1 20482980 chr1 . 2 20483463 chr1 . 8 109274570 chr1 1.551 9 109274623 chr1 5.142 11 109274857 chr1 6.579 12 109274968 chr1 1.225 14 109275325 chr1 5.841 15 109275506 chr1 3.850 16 109275536 chr1 4.373 17 109275600 chr1 . 20 109275684 chr1 3.067 21 197042891 chr3 . 22 197042926 chr3 5.925 24 197043111 chr3 9.495

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