Python pandas找出突变reads大于20并锁定位置

您好！根据您的需求，我可以给您提供以下示例代码，用于找出突变reads大于20的行，并将它们的位置锁定在一个列表中：

import pandas as pd

# 假设您的DataFrame名为df，reads列名为reads，突变位置列名为mutation_position
# 首先，定义一个布尔索引，筛选出reads大于20的行
reads_threshold = 20
reads_filter = df['reads'] > reads_threshold

# 然后，从筛选出来的行中提取出突变位置，并将它们存储在一个列表中
mutation_positions = df.loc[reads_filter, 'mutation_position'].tolist()

# 最后，输出突变位置列表
print(mutation_positions)

这样，`mutation_positions`就是突变reads大于20的行的位置列表。需要注意的是，如果您的DataFrame中有多个突变位置相同的行，它们在列表中也会被重复记录。如果您需要去除重复的位置，可以使用Python内置的`set`类型，例如：

unique_mutation_positions = list(set(mutation_positions))
print(unique_mutation_positions)

这样，`unique_mutation_positions`就是去重之后的突变位置列表了。

相关问题

Python pandas筛选reads突变信息和位置

您好！针对您的问题，我可以给您提供一些初步的思路和示例代码。

如果您想要筛选pandas DataFrame中的某些行，可以使用布尔索引的方式进行筛选。假设您的DataFrame中有两列，分别是reads和突变位置（mutation position），您可以按照以下方式进行筛选：

import pandas as pd

# 假设您的DataFrame名为df，reads列名为reads，突变位置列名为mutation_position
# 首先，定义一个布尔索引，筛选出reads大于等于10的行
reads_threshold = 10
reads_filter = df['reads'] >= reads_threshold

# 然后，定义另一个布尔索引，筛选出突变位置在100-200之间的行
mutation_position_min = 100
mutation_position_max = 200
mutation_position_filter = (df['mutation_position'] >= mutation_position_min) & (df['mutation_position'] <= mutation_position_max)

# 最后，将两个布尔索引合并，得到最终的筛选结果
final_filter = reads_filter & mutation_position_filter
filtered_df = df[final_filter]

这样，`filtered_df`就是筛选出来的DataFrame。

需要注意的是，筛选条件可以根据您的具体需求进行调整，上述示例代码仅供参考。

Python pandas找出Excel中大于20的行

假设你已经使用 pandas 将 Excel 文件读入到 DataFrame 中，可以使用以下代码来找出 Excel 中大于 20 的行：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 找出大于 20 的行
df_gt_20 = df[df['column_name'] > 20]

其中，`column_name` 是你要查找的列名。这段代码将返回一个 DataFrame，其中包含所有大于 20 的行。你可以将 `df_gt_20` 保存为一个新的 Excel 文件，或者对其进行进一步的数据处理。