data = {'Sample':['S1', 'S1', 'S1' ,'S1' ,'S2' ,'S2' ,'S3' ,'S3', 'S4', 'Negative', 'Positive', 'Negative', 'S1', 'S1', 'S1' ,'S2' ,'S2' ,'S2' ,'S3' ,'S4', 'S4', 'Positive', 'Positive', 'Negative'], 'Location':['A1', 'A2', 'A3' ,'A4' ,'A5' ,'A6' ,'A7' ,'A8', 'A9', 'A10', 'A11', 'A12', 'B1', 'B2', 'B3' ,'B4' ,'B5' ,'B6' ,'B7' ,'B8', 'B9', 'B10', 'B11', 'B12'], 'Repeat Number':['1', '2', '3' ,'4' ,'1' ,'2' ,'1' ,'2', '1', '1', '1', '2', '1', '2', '3' ,'1' ,'2' ,'3' ,'1' ,'1', '2', '1', '2', '1',], 'Identifier' :['asd01', 'asd02', 'asd03', 'asd04', 'asd05', 'asd06', 'asd07', 'asd08', 'asd09' ,'asd10' ,'asd11' ,'asd12' ,'asd13' ,'asd14' ,'asd15', 'asd16', 'asd17', 'asd18', 'asd19', 'asd20', 'asd21', 'asd22', 'asd23', 'asd24']}df1 = pd.DataFrame(data) 在上图中，位置组 A 中有 4 个 S1，它们是重复的，因为它们位于同一位置组 A 中。对于位置 B，有 3 个 S1 并且它们是重复的，因为它们位于同一位置组 B 中。所以它们是给定重复编号（1,2,3,...）。对于上面的示例代码，我想为自己提取行，并在为“样本”、“位置”提供用户输入时重复该行。例如，如果我为“样本”输入 Negative，为“Location”输入 A，则理想结果将如下所示：data = {'Sample':[ 'Negative', 'Negative'], 'Location':[ 'A10', 'A12'], 'Repeat Number':[ '1', '2'], 'Identifier' : ['asd10' ,'asd12']}另外，我想知道如何在行选择后仅提取标识符。我尝试使用 df.loc[] 但我不知道如何进行用户输入，因为输入包含字符串
4 回答
三国纷争
TA贡献1804条经验 获得超7个赞
使用下面的代码，您将能够从数据框中提取数据：
sample = input('Enter Sample: ')
location = input('Enter Location: ')
df.loc[(df['Sample'] == sample) & (df['Location'].str.contains(location))]
这是上面代码的输出：
Enter Sample: S2
Enter Location: B
Sample Location Repeat Number Identifier
15 S2 B4 1 asd16
16 S2 B5 2 asd17
17 S2 B6 3 asd18
交互式爱情
TA贡献1712条经验 获得超3个赞
只需链接您的条件和使用即可to_dict("list")：
print (df.loc[df["Sample"].eq("Negative")&df["Location"].str.contains("A")].to_dict("list"))
#{'Sample': ['Negative', 'Negative'], 'Location': ['A10', 'A12'], 'Repeat Number': ['1', '2'], 'Identifier': ['asd10', 'asd12']}
精慕HU
TA贡献1845条经验 获得超8个赞
以下内容会起作用。我相信在这种情况str.startswith下比str.contains：
import pandas as pd
data = {
'Sample': [
'S1', 'S1', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S3', 'S3', 'S4', 'Negative', 'Positive', 'Negative',
'S1', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S2', 'S3', 'S4', 'S4', 'Positive', 'Positive', 'Negative'
],
'Location': [
'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10', 'A11', 'A12',
'B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B8', 'B9', 'B10', 'B11', 'B12'
],
'Repeat Number': [
'1', '2', '3', '4', '1', '2', '1', '2', '1', '1', '1', '2',
'1', '2', '3', '1', '2', '3', '1', '1', '2', '1', '2', '1'
],
'Identifier': [
'asd01', 'asd02', 'asd03', 'asd04', 'asd05', 'asd06', 'asd07', 'asd08', 'asd09',
'asd10', 'asd11', 'asd12', 'asd13', 'asd14', 'asd15', 'asd16', 'asd17', 'asd18',
'asd19', 'asd20', 'asd21', 'asd22', 'asd23', 'asd24'
]
}
location_start = 'A'
sample_result = 'Negative'
df1 = pd.DataFrame(data)
# filter on the two criteria
df2 = df1[df1['Location'].str.startswith(location_start, na=False) & (df1['Sample'] == sample_result)]
print(df2)
Sample Location Repeat Number Identifier
9 Negative A10 1 asd10
11 Negative A12 2 asd12
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