熊猫条件解析的列

Question

我有这样一个数据帧：

    CCDS    Size    gene    exonCount
10804   NM_001320648_exon_4_0_chr21_44515804_r  50  U2AF1L5 8
9385    NM_018964_intron_9_0_chr21_43967251_f   6921    SLC37A1 21
1253    NM_004540_intron_4_0_chr21_22664562_f   32141   NCAM2   18
5233    NM_203417_intron_1_0_chr21_35893957_r   1878    RCAN1   4
3242    NM_001353691_intron_0_0_chr21_32493156_r    3684    TIAM1   30

我想解析CCDS列并引入一个名为farme的新列，方法如下：

1）如果CCDS列的最后一个字段（基于“216;”解析后）是f，则frame值是df['CCDS'].str.split('_').str[3]+1；&

2）如果CCDS列的最后一个字段是r，那么frame值将等于|exonCount-df['CCDS'].str.split('_').str[3]|的绝对值

我曾试图设计一个lambda函数，但我不确定如何详细说明else条件：

df['frame'] = df.Set.map( lambda x: df['CCDS'].str.split('_').str[3]+1
                         if intronExon_LDU['CCDS'].str.split('_').str[7] == 'f' 
                         else ????)

Answer 1

使用np.where（可以很容易地推广到多个/嵌套条件）

v = df['CCDS'].str.split('_').str[3].astype(int)
df['frame'] = np.where(df['CCDS'].str.endswith('f'), v + 1, v)

或者，loc使用布尔掩码

df['frame'] = v
df.loc[df['CCDS'].str.endswith('f'), 'frame'] += 1

掩码是用str.endswith干净地生成的。你知道吗