如何基于另一个观察结果添加观察不足的观察类别？

Question

我有一个串联的单细胞RNAseq andata与

obs：“年龄”，“ EPN子类型”，“区域”，“子类”，“分类组”，“组织”，“批次”，“现象”，“样本”，“子类型”，“治疗”， n_genes”，“ percent_mito”，“ n_counts”，“ leiden”

我想为不同的“样本”创建另一个“性别”

我知道我可以使用创建一个新的obs

adata.obs [“ sex”] =“女性”

但是对于特定的样本类别而不是整个样本，我将如何处理？

谢谢！

Answer 1

因此，AnnData的adata.obs（或adata.var）属性是pandas.DataFrame。因此，您可以按原样使用它们。

例如，假设adata.obs包含有关标记为AACT，AACG和AACC的单元格的信息。还可以想象该数据帧包含“年龄”和“组织”的信息。数据框将包含3个对应于单元格标签的索引和2个对应于Age和Tissue的列。

adata.obs
  Index   Age  Tissue
  AACT    26   Lung
  AACG    40   Lung
  AACC    34   Lung

现在，就像您说的那样，如果您键入adata.obs['sex'] = 'female'，它将为数据帧的每个索引创建一个名为sex的新列，其字符串为“ female”。

adata.obs
  Index   Age  Tissue  sex
  AACT    26   Lung    female
  AACG    40   Lung    female
  AACC    34   Lung    female

想象一下，AACC和AACG单元格实际上来自“男性”患者，您可以这样写：

male_patients = ['AACC', 'AACG']
adata.obs.loc[male_patients, 'sex'] = 'male'

这将导致：

adata.obs
  Index   Age  Tissue  sex
  AACT    26   Lung    female
  AACG    40   Lung    male
  AACC    34   Lung    male

请注意，我已经使用.loc\[\]属性通过使用索引名（['AACC', 'AACG']）和列名（'sex'）访问数据框的特定元素。

我建议您遵循一些教程，以学习如何使用python pandas DataFrame（示例：（{link））。