python - 计算几种条件下的 T/F 值

我是使用 Pandas 的初学者。

我正在寻找几个患者的突变。我有 16 种不同的条件。我只是写了一段关于它的代码，但是如何通过 for 循环来做到这一点？我尝试在 MUT 列上找到更改并将它们设置为 True 和 False。然后尝试计算真/假数字。我只做了4个。

你能提出一个更简单的方法，而不是写 16 次相同的代码吗？

s1=df["MUT"]
A_T= s1.str.contains("A:T")
ATnum= A_T.value_counts(sort=True)

s2=df["MUT"]
A_G=s2.str.contains("A:G")
AGnum=A_G.value_counts(sort=True)

s3=df["MUT"]
A_C=s3.str.contains("A:C")
ACnum=A_C.value_counts(sort=True)

s4=df["MUT"]
A__=s4.str.contains("A:-")
A_num=A__.value_counts(sort=True)

最佳答案

我不是使用 Pandas 的专家，所以不知道是否有更干净的方法来做到这一点，但也许以下方法可行？

chars = 'TGC-'
nums = {}

for char in chars:
    s = df["MUT"]
    A = s.str.contains("A:" + char)
    num = A.value_counts(sort=True)
    nums[char] = num

ATnum = nums['T']
AGnum = nums['G']
# ...etc

基本上，遍历每个唯一的字符(T、G、C、-)，然后提取您需要的值，最后将数字粘贴到字典中。然后，一旦循环完成，您就可以从字典中取回您需要的任何数字。

关于python - 计算几种条件下的 T/F 值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/31524887/