Python 利用距离过滤数据帧

我有一个数据框，其中ID代表果蝇胚胎中的细胞，X和Y是这些细胞的坐标，mRNA是每个细胞中特定mRNA的数量

       ID        X        Y  mRNA
0        0  149.492  189.153     0
1        1  115.084  194.082     2
2        2  135.331  194.831     7
3        3  136.965  184.493     2
4        4  124.025  190.069     1
...    ...      ...      ...   ... 

我使用以下代码计算此矩阵的距离： （在另一个问题中，我得到了很多帮助）

这很好，但是，我真正想要的不是显示dist列，而是使用距离计算另一列，其中显示距离<10的任何细胞的mRNA值

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任何帮助都将不胜感激

我无法复制您的数据，但是如果“dist”列包含您想要的内容，那么您可以过滤您的数据

像这样,

 df_1 = df_1[df_1.dist<10]

更新：
由于“dist”列本身就是列表，因此我们需要分别获取每个元素。若要获取单个元素，请说0元素（第一个）：

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df=df[df.b.str[0]首先考虑将列表值迁移到列中，然后将数据从宽格式迁移到长格式，以便正确比较mRNA和距离。最后过滤记录以获得所需的距离标准，将与自身相比较的零去掉：

# ... SAME AS ABOVE ...

# CREATES d0, d1, d2, d3, ... COLUMNS
dist_cols = ['d'+str(i) for i in range(len(df_1['Y']))]
df_1[dist_cols] = df_1['dist'].apply(pd.Series)

# RESHAPE DATA LONG
melted_df = df_1.melt(id_vars = ['ID', 'X', 'Y', 'mRNA'], 
                      value_vars = dist_cols, 
                      var_name = 'dist', value_name = 'dist_val')

# FILTER FOR DISTANCES (0, 10)
melted_df = melted_df[melted_df['dist_val'].between(0, 10, inclusive = False)]

您是要与
dist
还是
distance
进行比较？
dist
是一个值列表，距离看起来像一个矩阵，那么您想将10与什么进行比较？列表/矩阵的长度还是列表/矩阵中的特定值？理想情况下，我根本不想打印列dist，而是相反打印一列，列上dist<10的细胞（ID）的mRNA值。dist是一个列表，那么您将10与之进行比较是什么？列表的长度还是列表中的特定值？对于列表中小于10的每个值，我希望与之关联的mRNA值。对不起，我编辑了上述代码：df_1=df_1[df_1.dist仍然不起作用，我认为这是因为dist是一个列表类型错误：'啊，你的'dist'是每行的值列表。该列表的哪个元素是距离？你可以得到该列表的每个元素。我将在上面添加一个更新，看起来像这样的df=df[df.b.str[0]谢谢，我试过了，我得到了这个错误：value\u vars=dist\u names，name错误：name'dist\u names'没有定义，应该是这样吗？``melled\u df=df\u 1.melt（id\u vars=['id'，'X'，'Y'，'mRNA'，value\u vars=dist\u cols，var\u name='dist'，value\u name='dist val'）“哎呀，对不起打错了。是的，你的更正应该行得通。
print(df_1.head())

df=df[df.b.str[0]<10] 

# ... SAME AS ABOVE ...

# CREATES d0, d1, d2, d3, ... COLUMNS
dist_cols = ['d'+str(i) for i in range(len(df_1['Y']))]
df_1[dist_cols] = df_1['dist'].apply(pd.Series)

# RESHAPE DATA LONG
melted_df = df_1.melt(id_vars = ['ID', 'X', 'Y', 'mRNA'], 
                      value_vars = dist_cols, 
                      var_name = 'dist', value_name = 'dist_val')

# FILTER FOR DISTANCES (0, 10)
melted_df = melted_df[melted_df['dist_val'].between(0, 10, inclusive = False)]