大熊貓看下一行和交換價值

Question

如果我看到一個&牛逼連續，

1. 我將找到=真爲A.集刪除=真爲T.
2. 的T值作爲A（副本中的值T）
3. 設定給發現=真

如果我參見g &ç連續，

1. 我將設置實測值=真爲G.設置除去=真對於C
2. 交換ģ& C值

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原始數據幀

df=pd.DataFrame([['A','3'],['T','4'], 
       ['A','3'],['A','4'], 
       ['G','3'],['C','4'], 
       ['T','1'] 
       ], 
       columns=['Flag','Value']) 
df['found']=False 
df['remove']=False 


print df 

    Flag Value found remove 
0 A  3 False False 
1 T  4 False False 
2 A  3 False False 
3 A  4 False False 
4 G  3 False False 
5 C  4 False False 
6 T  1 False False 

希望的數據幀

Flag Value found remove 
0 A  3 True False 
1 T  3 False True 
2 A  3 False False 
3 A  4 False False 
4 G  4 True False 
5 C  3 False True 
6 T  1 False False 

Answer 1

我會創建一些臨時列來跟蹤滯後的標誌和值以及下一個標誌。然後可以直接比較：因爲要當G之後是C至交換值

df['prior_flag'] = df.Flag.shift() 
df['next_flag'] = df.Flag.shift(-1) 
df['prior_value'] = df.Value.shift() 

# Check for 'A' followed by 'T' 
df.loc[(df.Flag == 'A') & (df.next_flag == 'T'), 'found'] = True 
df.loc[(df.Flag == 'T') & (df.prior_flag == 'A'), 'remove'] = True 
df.loc[(df.Flag == 'T') & (df.prior_flag == 'A'), 'Value'] = \ 
    df.loc[(df.Flag == 'T') & (df.prior_flag == 'A'), 'prior_value'] 

# Check for 'G' followed by 'C' 
df.loc[(df.Flag == 'G') & (df.next_flag == 'C'), 'found'] = True 
df.loc[(df.Flag == 'C') & (df.prior_flag == 'G'), 'remove'] = True 
temp = df.loc[(df.Flag == 'G') & (df.next_flag == 'C'), 'Value'].values 
df.loc[(df.Flag == 'G') & (df.next_flag == 'C'), 'Value'] = \ 
    df.loc[(df.Flag == 'C') & (df.prior_flag == 'G'), 'Value'].values 
df.loc[(df.Flag == 'C') & (df.prior_flag == 'G'), 'Value'] = temp 
df.drop(['next_flag', 'prior_flag', 'prior_value'], axis=1, inplace=True) 

>>> df 
    Flag Value found remove 
0 A  3 True False 
1 T  3 False True 
2 A  3 False False 
3 A  4 False False 
4 G  4 True False 
5 C  3 False True 
6 T  1 False False 

，我創建臨時變量temp存儲中間複製值。

所有的臨時列然後被放在最後。

要查看有沒有被刪除，其餘行：

>>> df[~df.remove] 
    Flag Value found remove 
0 A  3 True False 
2 A  3 False False 
3 A  4 False False 
4 G  4 True False 
6 T  1 False False