如何将新样本DataFrame的fano factor归一化至旧样本对应值？

核心思路是先把两个DataFrame里的同编号样本（A1/A2）关联起来，再基于对应旧样本的值做归一化计算。以下用Python pandas实现，步骤清晰适合初学者：

1. 模拟你的两个DataFrame #

先把你给出的数据转换成pandas可处理的格式：

import pandas as pd

# 旧样本数据
df_old = pd.DataFrame({
    "sample name": ["A1 (old)", "A2 (old)"],
    "fano factor": [10, 9]
})

# 新样本数据
df_new = pd.DataFrame({
    "sample name": ["A1 (new)", "A2 (new)"],
    "fano factor": [9, 7]
})

2. 提取统一的样本标识 #

从带(old)/(new)的样本名里，提取出A1、A2这样的核心编号，方便后续匹配：

# 处理旧样本，去掉"(old)"
df_old["sample_id"] = df_old["sample name"].str.replace(r" \(old\)", "", regex=True)
# 处理新样本，去掉"(new)"
df_new["sample_id"] = df_new["sample name"].str.replace(r" \(new\)", "", regex=True)

3. 合并两个DataFrame #

基于sample_id把新旧样本的Fano Factor合并到同一条记录中：

merged_df = pd.merge(df_new, df_old, on="sample_id", suffixes=("_new", "_old"))

合并后的结构如下：

4. 计算归一化值 #

根据需求选择常用的归一化方式：

• 方式1：新样本值 ÷ 旧样本值：得到新样本相对于旧样本的比例
• 方式2：(新样本值 - 旧样本值) ÷ 旧样本值：得到新样本相对旧样本的变化率

代码实现：

# 方式1：比例归一化
merged_df["normalized_fano_ratio"] = merged_df["fano factor_new"] / merged_df["fano factor_old"]

# 方式2：变化率归一化
merged_df["normalized_fano_change"] = (merged_df["fano factor_new"] - merged_df["fano factor_old"]) / merged_df["fano factor_old"]

比如A1的归一化比例是0.9（新样本是旧样本的90%），变化率是-0.1（比旧样本低10%），符合你的数据逻辑。

可选：整理结果列 #

如果只需要关键信息，可以筛选并重命名列：

result_df = merged_df[["sample name_new", "fano factor_new", "normalized_fano_ratio"]]
result_df.rename(columns={"sample name_new": "sample name"}, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom van Bokhoven