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我正在处理这样的数据：

Sample  Detector        Cq
P_1   106    23.53152
P_1   106    23.152458
P_1   106    23.685083
P_1   135        24.465698
P_1   135        23.86892
P_1   135        23.723469
P_1   17  22.524242
P_1   17  20.658733
P_1   17  21.146122

正如这篇文章中所建议的，我正在使用 MultiIndex 来处理它。但是，我想知道如何使用这样的结构进行一些额外的检查。让我们更好地解释一下：每个“样本”列都有固定数量的重复“检测器”元素，从 1（无重复）到多个重复元素。我想确保对于每个样本元素，检测器的数量始终相同（即，如果 P_1 有 3 个“106”检测器，则 P_2 也应该有 3 个“106”检测器）。

目前我这样做相当粗略：

def replicate_counter(dataframe, name):
    subset = dataframe.ix[name]
    num_replicates = subset.index.size / subset.index.unique().size
    return num_replicates

# Further down...
# dataframe is a MultiIndex DataFrame like above
counts = pandas.Series([replicate_counter(dataframe, item[0]) for item
                        in dataframe.index]).unique()

if counts.size != 1:
    raise ValueError("Detectors not equal for all samples")

对我来说这似乎很 hacky，可能有更好的方法在 pandas 中做到这一点。这怎么可能实现？

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事实证明groupby，要使这一点清晰简洁（并且可能也更有效），需要做些什么：

counts = dataframe.groupby(level=["Sample", "Detector"])
counts = counts.size().unique()

if counts.size != 1:
    raise ValueError("Detectors not equal for all samples")
于 2012-10-22T14:27:45.883 回答