Блог

У меня есть фрейм данных с именем All_samp, где я хочу изменить записи в столбце на наименьшее значение, если другие записи в той же строке соответствуют записям в другой строке. Например, у меня есть этот фрейм данных

Если совпадение хромосом, начала и образца совпадает, то я хочу, чтобы no_calls было минимальным значением совпадающих строк. Следовательно, это результат, который я ищу:

Я пытался сделать это, создав серию столбцов no_calls с использованием itertuples и вложенного цикла для внесения изменений в записи. Благодаря этому я смогу заменить столбец no_calls измененной серией. Вот как выглядел мой код

 no_calls = []
for row1 in All_samp.itertuples():
    for row2 in All_samp.itertuples(): 
        if row1[0] != row2[0] and (row1[1] == row2[1] and row1[2] == row2[2] and row1[3] == row2[3]):
            print(row1[0], row2[0], row1[4], row2[4], min(row1[4], row2[4]))
            no_calls.append(min(row1[4], row2[4]))
            break
        else:
            no_calls.append(row1[4])
            break
 

В результате я просто получаю список исходных записей no_calls, и я полагаю, это потому, что мой оператор ‘if’ выполняет только первую итерацию, а не циклически перебирает все строки. Как только я заставлю цикл работать, я заменю столбец списком на

 All_samp['no_calls'] = no_calls
 

Если есть какие-либо идеи, как помочь мне исправить мой цикл или даже совершенно другой способ получить минимальные значения no_calls в моем фрейме данных (я уверен, что есть что-то лучше, чем циклы, я был бы очень признателен.

Кроме того, если есть способ, которым я могу представить фреймы данных, отличные от таблицы в StackOverflow, чтобы с ними было проще работать напрямую, пожалуйста, дайте мне знать.

Groupby и transform('min')

 df['NO_CALLS']=df.groupby(['CHROMOSOME','START','SAMPLE'])['NO_CALLS'].transform('min')