1-pandas 类似于R 中的data.frame，python 中的pandas 也提供了一套处理数据框的操作。而同样是基于python 框架的snakemake，可以帮助我们很好的将二者融合。.../samples.csv").set_index("sample", drop=False) samples_table 我们可以通过sample 列中的内容作为索引，来访问其他列中的内容。...snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...是使用wildcards对象进行传递的，因此在规则中我们直接使用的也是函数： import pandas as pd samples_table = pd.read_csv("samples.csv"...-np results/awesome/s00{1..2}_R{1,2}.fq 可以看到，现在snakemake 就通过s001 找到其在csv 文件中，对应的fq1 文件的位置了： [Fri May
deployed to any execution environment.通过官网的介绍，可知snakemake是一个python包，所以可以在snakemake脚本中使用任何python语法。...下边是snakemake中的一些概念。rule脚本中的一步小的分析叫做rule，名字可以随便起，但是不能重名，也要符合python变量命名规范。...s只能是GSM6001951或GSM6001952，|就是正则表达式中或的意思；u只能是L1-L4，如果你的样本分成了多个fastq文件那么可以用u指定样本后边的lane等信息。...后来才知道，reason不是推测的意思，而是名词原因的意思，这一步为什么会执行，因为输出文件不在指定的位置，换言之，如果我们跑完fastp_se后中断了snakemake流程，下次在接着跑流程，是不会跑...在snakemake流程中，读入的config是一个嵌套字典，而且config是全局变量samples: config/samples.tsvgenome: dir: /home/victor/DataHub
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...}) for col in df: print (col) res: A C D x 迭代DataFrame - 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代...(col，value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index，value)对 行值 itertuples() 以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems
to come. 1-snake_make特点 传统的shell 脚本开发的流程，其是输入为导向的，以测序数据为例，数据下载、过滤、质控、比对…… 比较麻烦的是，如果其中某个步骤发生了问题，可能需要很多的事件去定位发生问题的某一个或多个步骤进行...而snakemake 则是一种以输出为导向，向后回顾backward-looking 的方法，其工作流首先确定需要的输出文件类型，接下来选择适当地输入文件及软件以得到对应的输出。...这种输出为导向的方法具有以下优点： 工作流可以从执行完毕的地方继续执行（在shell 脚本中，我们可以需要设计status 文件以判断某些步骤是否成功执行完毕），即使程序发生意外失败，也不用重头运行。...这个过程总结如下： 同样地，在命令行中我们也可以使用通配符： $ snakemake -np results/awesome/00{1..3}_R{1,2}.fq Building DAG of jobs...除非我们像上面的语法一样，在input 中特别的指定了有多个文件，比如变量fq1, fq2 等等。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。 灵感来自于阮一峰的网络日志：科技爱好者周刊[1]。...因为内容比较多的缘故，建议你通过使用sourcegraph[5] 搜索杂志中感兴趣的内容。...6、盘点季 | 空间转录组工具合辑（下）：聚类 (qq.com) 比如： **SpatialCPie是一个易于使用的R包，可以让用户直观地了解ST数据中的“簇”是如何相互关联的，以及二维ST阵列上的每个区域与每个...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...此外也有python 版本：Pandas Tutor - visualize Python pandas code[16] 四、科技与生活 10、一个投资分析的公众号 11、电影：《爱情神话》 很有意思的国产电影
Snakemake的设计灵感来自于Makefile，但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的，使用Python语言进行工作流的定义，这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。 可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。.../snakemake 2发表文章 Johannes Köster及其团队在多个场合发表了关于Snakemake的文章，展示了其如何促进科学研究的可重复性和高效性。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出 ，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则...，可能会发生两个工作 并行运行同一规则想要写入同一文件 3、在shell 命令中，我们可以将字符串分成多行，Python 会自动将它们连接成一行。
好吧，好用的东西永远都是娇贵的，这个道理没想到在代码中也适用。所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货…… ?...问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...然而，由于线上部署pandas版本为0.23，而explode API是在0.25以后版本中引入，所以无法使用。为解决这一问题，灵活运用apply+stack可破此难题。 ?...至此，实际上是完成了单列向多列的转换，其中由于每列包含元素个数不同，展开后的长度也不尽一致，pandas会保留最长的长度，并将其余填充为空值(正因为空值的存在，所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！
直接使用snakemake即可： snakemake -np mapped_reads/A.bam 同样，我们也可以在我们的规则中，使用通配符： rule bwa_map: input:...我们在snakemake 中使用的{sample}，实际上是创建的wildcards 对象的一个属性。因此在shell 中需要写为{wildcards.sample}。...这里有个关于expand 的使用技巧，可以参考：[[01-初探snakemake]] 中6-整合多个结果 的介绍。...3-编写target规则 默认情况下，snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target，也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。...-y pysam matplotlib bwa samtools bcftools snakemake graphviz 发现snakemake 也是可以直接在规则中整合使用的conda 环境的：
作为一种高性价比的甲基化研究方法，简化甲基化测序在大规模临床样本的研究中具有广泛的应用前景。...Infinium 450K探针交叉反应和模糊比对到人类基因组中的多个位置影响了485,000个探测器中的约140,000个探针（29％），将可用探针的数量减少到约345,000个。...三种类型（CpG/CHG/CHH） 在bismark中，根据甲基化的C所处的上下文环境，分成以下3类； CpG CHG CHH p代表磷酸二酯键，CpG指的是甲基化的C的下游是1个G碱基 H代表除了G碱基之外的其他碱基...下载原始数据的基本信息：ENA Browser (ebi.ac.uk) # 因为在小环境snakemake下运行，选择第二个密钥 (snakemake) yulan 14:55:14 ~ $ find...FastA 文件，扩展名为 .fa 或 .fasta，每个文件有单个或多个序列）。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...在一个操作中进行多个聚合。...sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...就像我们可以聚合多个列一样，我们也可以使用多个列进行分组。...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values 在Pandas中groupby
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...在一个操作中进行多个聚合。...sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() output 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...就像我们可以聚合多个列一样，我们也可以使用多个列进行分组。...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values output 在Pandas中
pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。...用法： DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple]) 参数作用： column ：str或tuple 以下表中第三行、第二列为例，展开[2,3,8...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。...5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
在下，也是其中一员，在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中，在积累中有所感悟，将这些分享给你，也许可以帮助有缘人打通，快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。...数据，必以表格形态存在。 表格，必显在时空不断发生或变化的商业事物之度量。 分析，必透过多重维度查之规律且可对比观之。 如是而已。...其实，大部分人已经自然而然地在应用这个流程，在此不再展开解释，以上为 == 数据分析之道 ==。如果没有这样做，那要小心走火入魔才是。...这个过程在 DAX 这样完成： 一次选一批，叫：筛； 一次弄一行，叫：迭。 但需要明白三个特点： 筛是对空间的规模化处理； 高维空间与低维空间是联通的； 高维空间的迭就是低维空间的筛。...在纠缠态中动态演进 在量子力学中，处于纠缠态的量子，其宏观表现取决于人门的观察。 在数据模型中，构建的度量值体系，其结果表现取决于人们的观察。
，本文主要涉及下面三个部分： Pandas数据处理 Matplotlib绘图 彩蛋：利用pyinstaller将py文件打包为exe ---- 虽然本文使用的数据(医学相关)不会出现在你平时的工作学习中...最后去掉原来返回那一列即可。...在常规列中添加分组信息和批次信息，便于后续做汇总表 df['group'] = df.index day_lst = [] for i in range(nd): day_lst.append...，这里重置索引方便迭代 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 迭代的内容看起来复杂实际上不难 # 本质上就是将迭代行的数据和D0对应分组均值相除 for...Notebook呈现结果如下，在Excel的呈现如本文开头所示 ?
dataframe，类似sql中的join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表...转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...、趋势和季节性 pandas.plotting.parallel_coordinates：绘制平行坐标图，用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系 pandas.plotting.scatter_matrix...at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
如果是在输出导向的snakemake 中，则需要先确定输出文件。...命令中的cp 命令， 在snakemake中，写成一个rule change_suffix，rule中的input, output，则由wildcards "sample"表示组成的字符表达式。...对应上面的小例子中，在rule change_suffix 找到了对应匹配 的output。...snakemake 是基于Python扩展的，Python原来的语法照样可以在snakmake里使用。...示不同的研究重点，在组蛋白/转录因子的 ChIPseq 和 CUT&Tag 实验中为组蛋白的修饰位点/转录因子结合位点，ATACseq 实验中为开 放染色质区。
Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...数据交换 说明：交换指定数据 Excel 在Excel中交换数据是很常用的操作，以交换示例数据中地址与岗位两列为例，可以选中地址列，按住shift键并拖动边缘至下一列松开即可 ?...Pandas 在pandas中交换两列也有很多方法，以交换示例数据中地址与岗位两列为例，可以通过修改列号来实现 ?...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...方法进行处理，但因不是pandas特性，此处不再展开。
沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...中的query实现的正是对标SQL中的where语法，在实现链式筛选查询中非常好用，具体可参考Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱…… where语句，Pandas以API丰富而著称，所以自然是不会放过...但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中...Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类： 直接接聚合函数，如sum、mean等； 接agg函数，并传入多个聚合函数； 接transform，并传入聚合函数...等； 接agg函数，并传入多个聚合算子，与Pandas中类似； 接pivot函数，实现特定的数据透视表功能。
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