Question

示例数据

给出以下数据框：

| feature | gene  |  target  | pos | 
| 1_1_1   | NRAS  |  AATTGG  | 60  |
| 1_1_1   | NRAS  |  TTGGCC  | 6   |
| 1_1_1   | NRAS  |  AATTGG  | 20  |
| 1_1_1   | KRAS  |  GGGGTT  |  0  |
| 1_1_1   | KRAS  |  GGGGTT  |  0  |
| 1_1_1   | KRAS  |  GGGGTT  |  0  |
| 1_1_2   | NRAS  |  CCTTAA  | 2   |
| 1_1_2   | NRAS  |  GGAATT  | 8   |
| 1_1_2   | NRAS  |  AATTGG  | 60  |

问题

对于每个功能，我想根据以下规则计算每个基因中出现多少个靶标：

如果每个基因的靶标仅出现在一个位置（pos列），则每次看到的靶标计数为1。
如果同一靶标出现在每个基因的多个位置，则其计数为（找到的位置/总位置中的计数）
总结每个特征每个基因的总数

到目前为止我做了什么

matches.groupby(["FeatureID", "gene"]).size().reset_index()

matches['multi_mapped'] = np.where(matches.groupby(["FeatureID", "gene", "target"]).pos.transform('nunique') > 1, "T", '')

这给了我一个数据框，其中出现在多个位置的目标被标记为true。现在，我只需要弄清楚如何将计数标准化。

所需的输出

| feature | gene  |  count
| 1_1_1   | NRAS  |   2
| 1_1_1   | KRAS  |   1
| 1_1_2   | NRAS  |   3

因此，在上面的示例中，对于1_1_1 NRAS，在位置60和位置20都找到了AATTGG，它们的计数均为0.5。由于TTGGCC在一个位置被发现一次，因此其计数为1。这使总数为2。

如果在同一位置3次发现1_1_1 NRAS TTGGCC，则每个都将计数为1，总计3 + .5 + .5 =4。

解决方案需要检查出现在不同位置的相同目标，然后相应地调整计数，这就是我遇到困难的部分。我的最终目标是选择每组中计数最高的基因。

Answer 1

对我来说还不是很清楚，为什么第一行的计数应该为2。您能尝试解决这个问题吗？

import pandas as pd
feature = ["1_1_1"]*6 +["1_1_2"]*3
gene = ["NRAS"]*3+["KRAS"]*3+["NRAS"]*3
target = ["AATTGG","TTGGCC", "AATTGG"]+ ["GGGGTT"]*3 + ["CCTTAA", "GGGGTT", "AATTGG"]
pos = [60,6,20,0,0,0,2,8,60]
df = pd.DataFrame({"feature":feature,
                   "gene":gene,
                   "target":target,
                   "pos":pos})

df.groupby(["feature", "gene"])\
  .apply(lambda x:len(x.drop_duplicates(["target", "pos"])))

Answer 2

好的，我知道了。如果有一种更有效的方法可以做到这一点，那么我就不知所措！

    # flag targets that are multi-mapped and add flag as new column
    matches['multi_mapped'] = np.where(matches.groupby(["FeatureID", "gene", "target"]).pos.transform('nunique') > 1, "T", '')

    # separate multi and non multi mapped reads using flag
    non = matches[matches["multi_mapped"] != "T"]\
        .drop("multi_mapped", axis=1)
    multi = matches[matches["multi_mapped"] == "T"]\
        .drop("multi_mapped", axis=1)

    # add counts to non multi mapped reads
    non = non.groupby(["FeatureID", "gene", "target"])\
        .count().reset_index().rename(columns={"pos":"count"})

    # add counts to multi-mapped reads with normaliztion 
    multi["count"] = multi.groupby(["FeatureID", "gene", "target"])\
          .transform(lambda x: 1/x.count())
    multi.drop("pos", axis=1, inplace=True)

    # join the multi and non back together
    counts = pd.concat([multi, non], axis=0)

熊猫分组条件计数

示例数据

问题

到目前为止我做了什么

所需的输出

2 个答案: