Python 基于另一个数据帧中的行乘以数据帧中的行

我有一个数据帧df1

  Disease  Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
      D1    0.1      1     26      1
      D2      1      1      1      1
      D3      1     18    0.5     17
      D4     25      1      1      1
      D5      1      1      1      1
      D6      1     33      1     12
      D7      1    0.3      1      1
      D8      5      1      1      1

此外，此数据帧为df2

 Gene1  Gene2    Gene3   Gene4
0   0   1   0
1   0   1   1
1   1   0   0
1   0   1   0
0   1   1   1
0   0   1   0
0   1   0   0
0   0   1   0

---

我只想在df2中该基因存在1的情况下乘以df1中的值。请注意，df1中并非所有的值都是1，有些是小数。

您可以将int值转换为布尔值，然后将其用作掩码：

In [30]:
df[df1.astype(bool)] * 10

Out[30]:
  Disease  Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0     NaN    NaN    NaN    260    NaN
1     NaN     10    NaN     10     10
2     NaN     10    180    NaN    NaN
3     NaN    250    NaN     10    NaN
4     NaN    NaN     10     10     10
5     NaN    NaN    NaN     10    NaN
6     NaN    NaN      3    NaN    NaN
7     NaN    NaN    NaN     10    NaN

如果要屏蔽“Disease”列，则只需使用其他df列来选择感兴趣的列：

In [34]:    
cols = df1.columns
df[df1.astype(bool)][cols] * 10

Out[34]:
   Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0    NaN    NaN    260    NaN
1     10    NaN     10     10
2     10    180    NaN    NaN
3    250    NaN     10    NaN
4    NaN     10     10     10
5    NaN    NaN     10    NaN
6    NaN      3    NaN    NaN
7    NaN    NaN     10    NaN

编辑

从语义上讲，以下内容将处理您的其他df的值不是

0

和

1

：

In [36]:
cols = df1.columns
df[df1==1][cols]

Out[36]:
   Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0    NaN    NaN     26    NaN
1      1    NaN      1      1
2      1   18.0    NaN    NaN
3     25    NaN      1    NaN
4    NaN    1.0      1      1
5    NaN    NaN      1    NaN
6    NaN    0.3    NaN    NaN
7    NaN    NaN      1    NaN

---

可以将int值转换为布尔值，然后将其用作掩码：

In [30]:
df[df1.astype(bool)] * 10

Out[30]:
  Disease  Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0     NaN    NaN    NaN    260    NaN
1     NaN     10    NaN     10     10
2     NaN     10    180    NaN    NaN
3     NaN    250    NaN     10    NaN
4     NaN    NaN     10     10     10
5     NaN    NaN    NaN     10    NaN
6     NaN    NaN      3    NaN    NaN
7     NaN    NaN    NaN     10    NaN

如果要屏蔽“Disease”列，则只需使用其他df列来选择感兴趣的列：

In [34]:    
cols = df1.columns
df[df1.astype(bool)][cols] * 10

Out[34]:
   Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0    NaN    NaN    260    NaN
1     10    NaN     10     10
2     10    180    NaN    NaN
3    250    NaN     10    NaN
4    NaN     10     10     10
5    NaN    NaN     10    NaN
6    NaN      3    NaN    NaN
7    NaN    NaN     10    NaN

编辑

从语义上讲，以下内容将处理您的其他df的值不是

0

和

1

：

In [36]:
cols = df1.columns
df[df1==1][cols]

Out[36]:
   Gene1  Gene2  Gene3  Gene4
0    NaN    NaN     26    NaN
1      1    NaN      1      1
2      1   18.0    NaN    NaN
3     25    NaN      1    NaN
4    NaN    1.0      1      1
5    NaN    NaN      1    NaN
6    NaN    0.3    NaN    NaN
7    NaN    NaN      1    NaN

---

我不知道您想要将

df1

乘以什么，但您可以使用以下方法：

>>> df1[df2 == 1] * 5

如果只想在

df2

有1的地方乘以df1，可以执行以下操作：

>>> df1 * df2.where(df2 == 1, 5).where(df2 != 1, 1)

更新

In [51]: pd.concat([df1['Disease'], (df1 * df2).sum(axis=1)], axis=1)
Out[51]: 
    0     1
0  D1  26.0
1  D2   3.0
2  D3  19.0
3  D4  26.0
4  D5   3.0
5  D6   1.0
6  D7   0.3
7  D8   1.0

---

我不知道您想要将

df1

乘以什么，但您可以使用以下方法：

>>> df1[df2 == 1] * 5

如果只想在

df2

有1的地方乘以df1，可以执行以下操作：

>>> df1 * df2.where(df2 == 1, 5).where(df2 != 1, 1)

更新

In [51]: pd.concat([df1['Disease'], (df1 * df2).sum(axis=1)], axis=1)
Out[51]: 
    0     1
0  D1  26.0
1  D2   3.0
2  D3  19.0
3  D4  26.0
4  D5   3.0
5  D6   1.0
6  D7   0.3
7  D8   1.0

---

对不起，没有说清楚。如果df2在任何一个基因下的值为1，那么对于df1中的每一行，添加（我犯了一个错误，它的ADD不是乘法）与之匹配的行。因此，结果应该类似于D1 26 D2 3 D3 19 D4 26 D5 4 D6 1 D7 0.3 D8 1这很好，但它似乎使用了所有的df2，我需要它仅使用df2的特定行。然后将其用于所有df1数据帧。这就是我设立另一个职位的原因。再次抱歉。谢谢你的帮助。很抱歉没有说清楚。如果df2在任何一个基因下的值为1，那么对于df1中的每一行，添加（我犯了一个错误，它的ADD不是乘法）与之匹配的行。因此，结果应该类似于D1 26 D2 3 D3 19 D4 26 D5 4 D6 1 D7 0.3 D8 1这很好，但它似乎使用了所有的df2，我需要它仅使用df2的特定行。然后将其用于所有df1数据帧。这就是我设立另一个职位的原因。再次抱歉。谢谢你的帮助。很抱歉没有说清楚。如果df2在任何一个基因下的值为1，那么对于df1中的每一行，添加（我犯了一个错误，它的ADD不是乘法）与之匹配的行。因此，结果应该类似于D1 26 D2 3 D3 19 D4 26 D5 4 D6 1 D7 0.3 D8 1这很好，但它似乎使用了所有的df2，我需要它仅使用df2的特定行。然后将其用于所有df1数据帧。这就是我设立另一个职位的原因。再次抱歉。谢谢你的帮助。