使用pandas聚合所有dataframe行对组合

Question

我使用python pandas跨数据帧执行分组和聚合，但现在我想执行行的特定成对聚合（n选择2，统计组合）。下面是示例数据，我想看看[mygenes]中的所有基因对：

import pandas
import itertools

mygenes=['ABC1', 'ABC2', 'ABC3', 'ABC4']

df = pandas.DataFrame({'Gene' : ['ABC1', 'ABC2', 'ABC3', 'ABC4','ABC5'],
                       'case1'   : [0,1,1,0,0],
                       'case2'   : [1,1,1,0,1],
                       'control1':[0,0,1,1,1],
                       'control2':[1,0,0,1,0] })
>>> df
   Gene  case1  case2  control1  control2
0  ABC1      0      1         0         1
1  ABC2      1      1         0         0
2  ABC3      1      1         1         0
3  ABC4      0      0         1         1
4  ABC5      0      1         1         0

最终产品应该是这样的（默认情况下应用np.sum是可以的）：

                 case1    case2    control1    control2
'ABC1', 'ABC2'    1         2         0            1
'ABC1', 'ABC3'    1         2         1            1
'ABC1', 'ABC4'    0         1         1            2
'ABC2', 'ABC3'    2         2         1            0
'ABC2', 'ABC4'    1         1         1            1
'ABC3', 'ABC4'    1         1         2            1 

利用itertools（$itertools.combinations(mygenes, 2)）可以很容易地获得基因对集，但是我无法根据它们的值来计算如何聚合特定的行。有人能建议吗？谢谢你

Answer 1

在走得太远之前，你应该记住你的数据变得非常快。对于5行，输出将是C(5,2)或5+4+3+2+1等。

也就是说，我会考虑在numpy中做这个以提高速度（你可能想在你的问题中添加一个numpy标签）。无论如何，这并不像它可能的那样矢量化，但至少应该是一个开始：

df2 = df.set_index('Gene').loc[mygenes].reset_index()

import math
sz = len(df2)
sz2 = math.factorial(sz) / ( math.factorial(sz-2) * 2 )

Gene = df2['Gene'].tolist()
abc = df2.ix[:,1:].values

import math
arr = np.zeros([sz2,4])
gene2 = []
k = 0

for i in range(sz):
    for j in range(sz):
        if i != j and i < j:
            gene2.append( gene[i] + gene[j] )
            arr[k] = abc[i] + abc[j]
            k += 1

pd.concat( [ pd.DataFrame(gene2), pd.DataFrame(arr) ], axis=1 )
Out[1780]: 
          0  0  1  2  3
0  ABC1ABC2  1  2  0  1
1  ABC1ABC3  1  2  1  1
2  ABC1ABC4  0  1  1  2
3  ABC2ABC3  2  2  1  0
4  ABC2ABC4  1  1  1  1
5  ABC3ABC4  1  1  2  1

根据大小/速度问题，您可能需要分离字符串和数字代码，并对数字块进行矢量化。如果你的数据很大，如果数据很大，这段代码不太可能很好地扩展，这可能会决定你需要什么样的答案（也可能需要考虑如何存储结果）。