我得到了一個數據框，其中包含行中的值（A 和 B）的兩個測量值，每列代表樣本的測量值。下面的例子：ID S1 S2 S3M1_A 1 2 3 M1_B 3 2 1M2_A 1 2 3 M2_B 3 2 1 我需要為每個樣本的每次測量計算 B 與 A+B 的比率 [即 (B/(A+B))]。結果數據框示例：ID S1 S2 S3M1 0.75 0.5 .25 M2 0.75 0.5 .25目前，我一次讀取文件兩行，檢查 ID 是否匹配（不包括 _A 或 _B），將“行”轉換為向量，然后執行計算到向量。在較大的樣本集上，這變得非常緩慢。使用 pandas 等庫最有效的方法是什么？所有幫助表示贊賞！
1 回答
阿晨1998
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這聽起來像是一個經典的 groupby-aggregate 問題。Pandas 也可以輕松處理 ID 列中的下劃線。
df['ID'] = df['ID'].str.split('_').str[0]
df = df.groupby('ID').agg(lambda x: x.values[-1]/x.sum())
print(df)
S1 S2 S3
ID
M1 0.75 0.5 0.25
M2 0.75 0.5 0.25
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