Question

我有一个tsv文件（第1列=唯一ID，第2列=组关联），如下所示：

BC187   1 
L1374   1
YJM1332 1
YPS128  2 
YPS606  2
YJM1273 2
UWOPS03.461.4   3 
UWOPS05.217.3   3
UWOPS05.227.2   3

基本上BC187，L1374和YJM1332都属于第1组，等等。

然后我生成的输出是另一个这样的独特个体列表：

Y12
DBVPG604
GE14S01.7B

我可以通过以下方式将第二个列表附加到tsv文件中：

with open('~/clade.file.txt', 'a') as f:
divergedstrain.to_csv(f, header = False, index = False)

以获取以下列表：

BC187   1 
L1374   1
YJM1332 1
YPS128  2 
YPS606  2
YJM1273 2
UWOPS03.461.4   3 
UWOPS05.217.3   3
UWOPS05.227.2   3
Y12
DBVPG604
GE14S01.7B

但是现在我需要给三个新的独特个体（Y12，DBVPG604，GE14S01.7B）他们自己的独特关联，如下所示：

BC187   1 
L1374   1
YJM1332 1
YPS128  2 
YPS606  2
YJM1273 2
UWOPS03.461.4   3 
UWOPS05.217.3   3
UWOPS05.227.2   3
Y12   4 
DBVPG604   5
GE14S01.7B 6

我不确定通过python或bash做到这一点的最佳方法是什么。有什么建议

Answer 1

这是一种实现方法：

from pandas import DataFrame as df
from pandas import read_csv

file_path = 'clade.file.txt'

divergedstrain = df(["Y12", "DBVPG604", "GE14S01.7B", "Y12"])
with open(file_path, 'a') as f:
    divergedstrain.to_csv(f, header=False, index=False)

df = read_csv(file_path, header=None, delimiter=' ', skipinitialspace=True, usecols=[0, 1])

ids = {}
for index, row in df.iterrows():
    if row[0] not in ids and row[1] == row[1]:
        ids[row[0]] = row[1]


def set_and_save(curr_row):
    if curr_row[1] != curr_row[1]:
        if curr_row[0] in ids:
            curr_row[1] = ids[curr_row[0]]
        else:
            new_id = max(ids.values()) + 1
            ids[curr_row[0]] = new_id
            curr_row[1] = new_id
    return curr_row


df = df.apply(set_and_save, axis=1)
print(df)

输出：

                0    1
0           BC187  1.0
1           L1374  1.0
2         YJM1332  1.0
3          YPS128  2.0
4          YPS606  2.0
5         YJM1273  2.0
6   UWOPS03.461.4  3.0
7   UWOPS05.217.3  3.0
8   UWOPS05.227.2  3.0
9             Y12  4.0
10       DBVPG604  5.0
11     GE14S01.7B  6.0
12            Y12  4.0

为新数据添加具有唯一标识符的列，但在python中维护先前数据的唯一标识符

1 个答案: