如何从文件中读取两行并在 for-loop 中创建动态键？

Question

在下面的数据中，我试图运行一个简单的马尔可夫模型。

假设我有一个具有以下结构的数据：

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 表示来自一组类别的数据，块 S.

也是如此

数据为strings，由字母沿位置线连接而成。因此，M1 的 字符串值为 A-T-C-G，其他每个块也是如此。

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

我正在尝试构建一个马尔可夫模型，它可以帮助我识别 hybrid block 中的哪个字符串来自哪个块。在这个例子中，我可以看出 混合块 ATCG 来自 block M 而 CAGT 来自 block S.

我将问题分解成不同的部分来读取和挖掘数据：

问题级别 01:

首先，我阅读了第一行（header）并为所有列创建了 unique keys。
然后我读取第二行（pos 的值为 1）并创建另一个密钥。在同一行中，我从 hybrid_block 中读取值并读取其中的字符串值。 pipe | 只是一个分隔符，所以 index 0 and 2 中有两个字符串 A 和 C。所以，我想要的只是

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

因为，我正在阅读该行，我想附加每列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：

我读取了 hybrid_block 中的数据，第一行是 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 thekeyswill simply beAgAandCgCwhich means (A given A, and C given C), and for the values I count the number ofA in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}}

因为，我通读了其他行，我想根据 hybrid block 中的字符串创建新键，并在给定字符串的情况下计算该字符串在 M vs S 块中出现的次数在前一行。这意味着阅读 line 2 时的 keys 在这一行中将是 TgA' which means (T given A) and AgC. For the values inside this key I count the number of times I foundT，在上一行中的 A 之后 and same forAcG`.

阅读 3 行后的 defaultdict 将是。

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}}

我明白这看起来太复杂了。我浏览了几个 dictionary 和 defaultdict 教程，但找不到这样做的方法。

任何部分的解决方案，如果不是两者都非常感谢。

Answer 1

`pandas` 设置

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

解决方案

大部分 `pandas` 和一些 `numpy`

拆分混合列
前置相同的第一行
添加 self 的转换版本以获得 'AgA' 类型的字符串

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

将方便的块分配给它们自己的变量名

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

计算每个块中有多少个并连接

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

如果你真的想要一本字典

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)]})}

如何从文件中读取两行并在 for-loop 中创建动态键？

How to read two lines from a file and create dynamics keys in a for-loop?

python

dictionary

numpy

pandas

defaultdict

`pandas` 设置

解决方案

大部分 `pandas` 和一些 `numpy`

如何从文件中读取两行并在 for-loop 中创建动态键？

How to read two lines from a file and create dynamics keys in a for-loop?

python

dictionary

numpy

pandas

defaultdict

pandas 设置

解决方案

大部分 pandas 和一些 numpy

`pandas` 设置

大部分 `pandas` 和一些 `numpy`