python - Pandas :解析有两个条件

我有一个名为transcripts的数据框和一个名为genes的numpy数组。 genes只是geneID的transcripts列的唯一值。对于genes的每个值，我想找到最长的成绩单（transcriptLength中的列transcripts），并从transcripts数据框中删除所有其他记录。我以为我会使用下面的代码，然后遍历genes。

#subset transcripts, leaving only rows with id of genes[20000]
x=transcripts.loc[(transcripts['geneID'] == genes[20000])].copy()
#Find longest transcript
y = x.transcriptLength.max()
#subset transcripts df to remove all transcripts that are shorter for that gene
z=transcripts.loc[(transcripts['geneID'] != genes[20000]) & (transcripts['transcriptLength'] != y)].copy()

但是，由于某些原因，此代码将删除所有带有该geneID的成绩单。我以前像这样子集化（并查看过其他类似的堆栈问题），并且我的代码似乎是正确的，所以我无法理解问题是什么。这里缺少什么吗？

FYI geneID列是字符串，而transcriptLength列是整数。
这是transcripts的第一行：

geneID  transcriptID    transcriptLength
0   ENSPTRG00000042638  ENSPTRT00000076395  71
1   ENSPTRG00000042646  ENSPTRT00000076407  949
2   ENSPTRG00000042654  ENSPTRT00000076381  69
3   ENSPTRG00000042645  ENSPTRT00000076409  1558
4   ENSPTRG00000042644  ENSPTRT00000076406  75

编辑：这是一个玩具示例，我们试图在其中找到基因g2的最长转录本，并删除所有较短的转录本：

#Create dataframe (akin to transcripts above)
d = {'transcriptID' : pd.Series(['t1', 't2', 't3', 't4'], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
     'geneID' : pd.Series(['g1', 'g2', 'g3', 'g2'], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
    'transcriptLength' : pd.Series([212, 715, 213, 984], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)

#Subset df to include only values where geneID = g2
x=df.loc[(df['geneID'] == 'g2')].copy()
#Find max transcriptLength
y = x.transcriptLength.max()
#Subset main df to remove all g2 values except the maximum one
z=df.loc[(df['geneID'] != 'g2') & (df['transcriptLength'] != y)].copy()

输出：

    geneID  transcriptID    transcriptLength
a   g1  t1  212
c   g3  t3  213

它已删除所有geneID为g2的行。仅应删除行b（在所有g2 GeneID中值最低的行）。行d也已被删除，这是不正确的。

最佳答案

您需要z=df.loc[(df['geneID'] != 'g2') | (df['transcriptLength'] == y)].copy()，即您想要'or'而不是'and'。因此，保留g2之外的任何内容，如果保留在g2中，则希望它不具有transcriptLength y。按照目前的说法，除非所有内容都不在g2中并且没有该transcriptLength，否则您将拒绝任何内容。

关于python - Pandas :解析有两个条件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48170811/