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我有以下形式的实验数据，其中每个实验和治疗都重复运行，命中是与特定事件相关的基因：

experiment  treatment   replicate   hit
1   1   1   gene1
1   1   1   gene2
1   1   1   gene1
1   1   1   gene1
1   1   2   gene1
1   1   2   gene1
1   2   1   gene1
1   2   1   gene2
1   2   2   gene2
1   2   2   gene2

我想要做的是计算治疗中每个基因的平均计数。

我可以使用以下方法计算每个实验的基因计数value_counts()：

counts = df['hit'].groupby([df['experiment'], df['treatment'],
                            df['replicate']]
                          ).value_counts().unstack()

产生如下输出：

experiment  treatment   replicate    gene1  gene2
1   1   1   3   1
1   1   2   2   NA
1   2   1   1   1
1   2   2   NA  2

但我真正想要的是每次治疗的平均计数，所以（假设用 0 替换 NA）：

experiment  treatment   gene1   gene2
1   1   2.5 0.5
1   2   0.5 1.5

有任何想法吗？应用于.mean()value_counts 似乎可以计算出所有列的平均值，而不是每个重复。

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2 回答 2

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只需拿起你的桌子，然后再做一个 groupby：

>>> g = d.hit.groupby([d.experiment, d.treatment, d.replicate]).value_counts().unstack().reset_index()
>>> print g
   experiment  treatment  replicate  gene1  gene2
0           1          1          1      3      1
1           1          1          2      2    NaN
2           1          2          1      1      1
3           1          2          2    NaN      2
>>> print g.fillna(0).groupby(['experiment', 'treatment']).mean()
                      replicate  gene1  gene2
experiment treatment                         
1          1                1.5    2.5    0.5
           2                1.5    0.5    1.5

你得到一个额外的无意义的列，它是重复数的平均值，但你可以把它扔掉。

于 2013-02-21T19:36:05.393 回答
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您还可以使用被低估的pd.get_dummies：

In [31]: pd.get_dummies(df.hit)
Out[31]:
   gene1  gene2
0      1      0
1      0      1
2      1      0
3      1      0
4      1      0
5      1      0
6      1      0
7      0      1
8      0      1
9      0      1

In [32]: df2 = pd.get_dummies(df.hit).groupby([df.experiment,df.treatment,df.replicate]).sum(); df2
Out[32]:
                                gene1  gene2
experiment treatment replicate
1          1         1              3      1
                     2              2      0
           2         1              1      1
                     2              0      2

In [34]: df2.groupby(level='treatment').mean()
Out[34]:
           gene1  gene2
treatment
1            2.5    0.5
2            0.5    1.5
于 2013-02-21T19:46:46.393 回答