1. 首页
  2. 问题
  3. 如何从文件中读取两行并在for循环中创建动态键？
一尘不染

如何从文件中读取两行并在for循环中创建动态键？

python

在以下数据中，我试图运行一个简单的markov模型。

说我有以下结构的数据：

pos   M1  M2  M3  M4  M5  M6  M7  M8  hybrid_block    S1    S2    S3    S4  S5  S6  S7  S8
1     A   T   T   A   A   G   A   C       A|C         C     G     C     T    T   A   G   A
2     T   G   C   T   G   T   T   G       T|A         A     T     A     T    C   A   A   T
3     C   A   A   C   A   G   T   C       C|G         G     A     C     G    C   G   C   G
4     G   T   G   T   A   T   C   T       G|T         C     T     T     T    A   T   C   T

块M 代表一组类别的数据， 块S 也是如此。

数据是strings通过沿位置线连接字母而得到的。因此， M1 的 字符串值是ATCG ，其他所有块的 字符串值也是 如此。

还有一个hybrid block具有两个以相同方式读取的字符串。 问题是我想找到混合块中的哪个字符串最有可能来自哪个块（M对S）？

我正在尝试建立一个markov模型，该模型可以帮助我确定哪个字符串hybrid block来自哪个块。在这个例子中，我可以说in 混合块
ATCG来自block M和CAGT来自block S。

我将问题分为不同的部分 来读取和挖掘数据：

问题级别01：

  • 首先，我阅读第一行（标题）并unique keys为所有列创建。
  • 然后，我读第二行（pos值为 1 ）并创建另一个键。在同一行中，我从中hybrid_block读取值并读取其中的字符串值。该pipe |只是一个分隔符，这样两个字符串是在index 0 and 2为A和C。所以，我想从这行开始的是

defaultdict(<class 'dict'>, {'M1': ['A'], 'M2': ['T'], 'M3': ['T']...., 'hybrid_block': ['A'], ['C']...}

在阅读该行的过程中，我想添加每列中的字符串值并最终创建。

defaultdict(<class 'dict'>, {'M1': ['A', 'T', 'C', 'G'], 'M2': ['T', 'G', 'A', 'T'], 'M3': ['T', 'C', 'A', 'G']...., 'hybrid_block': ['A', 'T', 'C', 'G'], ['C', 'A', 'G', 'T']...}

问题级别02：

  • 我hybrid_block在第一行读取数据A and C。

  • 现在，我要创建keys' but unlike fixed keys, these key will be generated while reading the data fromhybrid_blocks. For the first line since there are no preceding line the键will simply beAgA andCgC which means (A given A, and C given C), and for the values I count the number ofAin块Mand块S`。因此，数据将存储为：

defaultdict(<class 'dict'>, {'M': {'AgA': [4], 'CgC': [1]}, 'S': {'AgA': 2, 'CgC': 2}}

作为，我通读了其他各行，我想根据字符串中的内容创建新键，hybrid block并在M vs S给定字符串在前一行中的情况下，计算该字符串在块中存在的次数。这意味着该行的keyswhile读数line 2为TgA' which means (T given A) and AgC. For the values inside this key I count the number of times I foundT，在前一行and same forAcG`中的A之后。

在defaultdict看完后3行会。

defaultdict(<class 'dict'>, {'M': {'AgA': 4, 'TgA':3, 'CgT':2}, {'CgC': [1], 'AgC':0, 'GgA':0}, 'S': {'AgA': 2, 'TgA':1, 'CgT':0}, {'CgC': 2, 'AgC':2, 'GgA':2}}

我知道这看起来太复杂了。我通过几个去dictionary和defaultdict教程，但找不到这样做的方式。

高度赞赏对任何部分（如果不是全部）的解决方案。


阅读 234

收藏
2021-01-20

共1个答案

一尘不染

pandas 设定

from io import StringIO
import pandas as pd
import numpy as np

txt = """pos   M1  M2  M3  M4  M5  M6  M7  M8  hybrid_block    S1    S2    S3    S4  S5  S6  S7  S8
1     A   T   T   A   A   G   A   C       A|C         C     G     C     T    T   A   G   A
2     T   G   C   T   G   T   T   G       T|A         A     T     A     T    C   A   A   T
3     C   A   A   C   A   G   T   C       C|G         G     A     C     G    C   G   C   G
4     G   T   G   T   A   T   C   T       G|T         C     T     T     T    A   T   C   T """

df = pd.read_csv(StringIO(txt), delim_whitespace=True, index_col='pos')

df

在此处输入图片说明

解

大多pandas与numpy

  • 拆分混合柱
  • 在相同的第一行之前
  • 加上self的偏移版本以获取'AgA'类型字符串
d1 = pd.concat([df.loc[[1]].rename(index={1: 0}), df])

d1 = pd.concat([
        df.filter(like='M'),
        df.hybrid_block.str.split('|', expand=True).rename(columns='H{}'.format),
        df.filter(like='S')
    ], axis=1)

d1 = pd.concat([d1.loc[[1]].rename(index={1: 0}), d1])
d1 = d1.add('g').add(d1.shift()).dropna()

d1

在此处输入图片说明

将方便的块分配给自己的变量名

m = d1.filter(like='M')
s = d1.filter(like='S')
h = d1.filter(like='H')

计算每个块中有多少并连接

mcounts = pd.DataFrame(
    (m.values[:, :, None] == h.values[:, None, :]).sum(1),
    h.index, h.columns
)
scounts = pd.DataFrame(
    (s.values[:, :, None] == h.values[:, None, :]).sum(1),
    h.index, h.columns
)

counts = pd.concat([mcounts, scounts], axis=1, keys=['M', 'S'])
counts

在此处输入图片说明

如果你真的想要字典

d = defaultdict(lambda:defaultdict(list))

dict_df = counts.stack().join(h.stack().rename('condition')).unstack()
for pos, row in dict_df.iterrows():
    d['M']['H0'].append((row.loc[('condition', 'H0')], row.loc[('M', 'H0')]))
    d['S']['H0'].append((row.loc[('condition', 'H0')], row.loc[('S', 'H0')]))
    d['M']['H1'].append((row.loc[('condition', 'H1')], row.loc[('M', 'H1')]))
    d['S']['H1'].append((row.loc[('condition', 'H1')], row.loc[('S', 'H1')]))

dict(d)

{'M': defaultdict(list,
             {'H0': [('AgA', 4), ('TgA', 3), ('CgT', 2), ('GgC', 1)],
              'H1': [('CgC', 1), ('AgC', 0), ('GgA', 0), ('TgG', 1)]}),
 'S': defaultdict(list,
             {'H0': [('AgA', 2), ('TgA', 1), ('CgT', 0), ('GgC', 0)],
              'H1': [('CgC', 2), ('AgC', 2), ('GgA', 2), ('TgG', 3)]})}
2021-01-20