1. 首先建立一個(gè)測(cè)試文件來(lái)看看.
模擬annovar的結(jié)果, 從這個(gè)EXCEL生成一個(gè)tab分割的txt文件. 行1是表頭, 行4和行6是標(biāo)準(zhǔn)行, 行7多一列, 行1數(shù)據(jù)缺失, 行2用空格, 行5中aa和bb后面有空格.
讀取結(jié)果如下:
可見(jiàn)pandas會(huì)自動(dòng)根據(jù)最大列數(shù)讀取, 空值被表示成NaN, 空格作為字符串或其一部分處理. 多出來(lái)的列會(huì)被命名為Unnamed: 8 (列號(hào)是從0開(kāi)始編號(hào)).
2. 試試分行從數(shù)組中讀取
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
# 建立一個(gè)數(shù)組存儲(chǔ)每一行的列數(shù)
#col_num_df = pd.DataFrame(columns=['行','列數(shù)'])
#print(col_num_df)
# 建立一個(gè)列表存儲(chǔ)每一行的列數(shù)
col_num_list = []
# Windows下需要以\\來(lái)表示路徑
f = open("E:\\Downloads\\Book3.txt","r")
lines = f.readlines() #讀取全部?jī)?nèi)容 ，并以列表方式 返回
print(type(lines))
for line in lines:
# print(line)
# 這時(shí)返回的lines是一個(gè)列表, 原表格中的每一行以一個(gè)字符串的形式作為這一列表的元素
# print(type(line))
# 使用split函數(shù)將字符串分拆成列表
# 先用'\n'做分隔符去掉末尾的換行
# 再用'\t'分割
line_list_temp = line.split('\n')[0]
print(line_list_temp)
line_list = line_list_temp.split('\t')
print(line_list)
print(type(line_list))
col_num = len(line_list)
print(col_num)
結(jié)果還是不行, 一次讀取全部文件, 還是默認(rèn)按照最大列數(shù)來(lái)讀取的.
試一下先不讀取整個(gè)數(shù)組, 逐行從文件中讀取行不行.
3. 逐行讀取文件
# 建立一個(gè)數(shù)組存儲(chǔ)每一行的列數(shù)
#col_num_df = pd.DataFrame(columns=['行','列數(shù)'])
#print(col_num_df)
# 建立一個(gè)列表存儲(chǔ)每一行的列數(shù)
col_num_list = []
# Windows下需要以\\來(lái)表示路徑
for line in open("E:\\Downloads\\Book5.txt","r"):
# print(line)
# 這時(shí)返回的lines是一個(gè)列表, 原表格中的每一行以一個(gè)字符串的形式作為這一列表的元素
# print(type(line))
# 使用split函數(shù)將字符串分拆成列表
# https://blog.csdn.net/doiido/article/details/43204675
# 先用'\n'做分隔符去掉末尾的換行
# 再用'\t'分割
line_list_temp = line.split('\n')[0]
print(line_list_temp)
line_list = line_list_temp.split('\t')
print(line_list)
print(type(line_list))
col_num = len(line_list)
print(col_num)
# 這樣還是不行, 一次讀取全部文件, 還是默認(rèn)按照最大列數(shù)來(lái)讀取的.
# 逐行讀取也不行
# 我添加的NaN和表格中的空值在這種操作中被處理成不同的數(shù)據(jù).
結(jié)果還是不行, 還是按照最大的列數(shù)識(shí)別.
4. 那先不管列數(shù)了, 先看看能不能直接對(duì)每一列進(jìn)行篩選.
如果最后一列沒(méi)有名稱, 或者列中數(shù)據(jù)類型不對(duì)的話, 應(yīng)該也能實(shí)現(xiàn)所要的功能.
import numpy as np
import pandas as pd
# Windows下需要添加r來(lái)表示路徑
file_path=r'E:\Downloads\CS_chr21_hard-filtered_freq_1E-2_anno.hg38_multianno.txt'
Book1_df = pd.read_csv(file_path, sep='\t', encoding='UTF-8')
print(Book1_df) # 打印數(shù)組
print(Book1_df.info()) # 打印數(shù)組信息
運(yùn)行需要一些時(shí)間.
但是還是正確讀取了.
輸出結(jié)果:
sys:1: DtypeWarning: Columns (7,8,9,10,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,58,59,60,61,62,63,64,65,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.
Chr Start ... Otherinfo346 Otherinfo347
0 chr21 5012504 ... ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:. ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:.
1 chr21 5030521 ... ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:. ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:.
2 chr21 5030613 ... ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:. ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:.
3 chr21 5030613 ... ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:. ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:.
4 chr21 5030866 ... ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:. ./.:.:.:.:.:LowDepth:.:.:.:.
... ... ... ... ... ...
451174 chr21 46699956 ... 3/3:0,0,0,2,0:0,0,1,0:2:4:PASS:0,0,0,2,0:0,0,0... ./.:1,0,0,0,0:0,0,0,0:0:0:LowDepth;LowGQ:.:.:.:.
451175 chr21 46699956 ... 3/3:0,0,0,2,0:0,0,1,0:2:4:PASS:0,0,0,2,0:0,0,0... ./.:1,0,0,0,0:0,0,0,0:0:0:LowDepth;LowGQ:.:.:.:.
451176 chr21 46699956 ... 3/3:0,0,0,2,0:0,0,1,0:2:4:PASS:0,0,0,2,0:0,0,0... ./.:1,0,0,0,0:0,0,0,0:0:0:LowDepth;LowGQ:.:.:.:.
451177 chr21 46699966 ... 1/1:0,2:1:2:5:PASS:0,2:0,0:43,6,0:25.763,4.762... ./.:1,0:0:0:0:LowDepth;LowGQ:.:.:.:.
451178 chr21 46699967 ... ./.:0,2:1:2:0:LowGQ:.:.:.:. ./.:1,0:0:0:0:LowDepth;LowGQ:.:.:.:.
[451179 rows x 457 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 451179 entries, 0 to 451178
Columns: 457 entries, Chr to Otherinfo347
dtypes: float64(16), int64(3), object(438)
memory usage: 1.5+ GB
None
如果有多余的列, 那么這些列應(yīng)該被自動(dòng)命名為"Unnamed: (列數(shù))". 這里最后一列的名稱是正確的, 所以應(yīng)該是沒(méi)有發(fā)生數(shù)據(jù)錯(cuò)列的問(wèn)題.
一共有457列, 類型也列出來(lái)了.
但是第一行給了一個(gè)警告, 說(shuō)是有這么一大堆列是混合類型的. 查了一下, Python是分部分讀取大文件的, 如果各部分之間數(shù)據(jù)類型不同, 就會(huì)報(bào)這個(gè)錯(cuò)誤. (https://laowangblog.com/python-pandas-csv-dtypewarning-mixed-types.html)
解決方案有兩個(gè), 一個(gè)是取消節(jié)省內(nèi)存的設(shè)置, 一個(gè)是指定列的數(shù)據(jù)類型, (https://www.roelpeters.be/solved-dtypewarning-columns-have-mixed-types-specify-dtype-option-on-import-or-set-low-memory-in-pandas/)
但對(duì)我來(lái)說(shuō), 兩個(gè)選項(xiàng)都不怎么樣. 取消節(jié)約內(nèi)存的設(shè)置, 不僅僅只是掩耳盜鈴, 更容易造成內(nèi)存溢出(這是一個(gè)5.5G的文件, 讀取只用了1.5G內(nèi)存); 指定數(shù)據(jù)類型, 如果都指定成str, 就沒(méi)法比較了.
還是應(yīng)該先截取前幾行, 看看到底是什么樣的數(shù)據(jù), 應(yīng)該是什么類型.
5. 隨機(jī)獲取樣本
參考:
pandas打印DataFrame的前幾行、后幾行樣本和隨機(jī)抽樣
# 獲取數(shù)組的前5行, 后5行和隨機(jī)100行
Book1_df_head = Book1_df.head()
Book1_df_tail = Book1_df.tail()
Book1_df_sample = Book1_df.sample(n=100)
# 輸出到csv文件
Book1_df_head.to_csv(r'E:\Downloads\Book1_df_head.tsv', sep='\t')
Book1_df_tail.to_csv(r'E:\Downloads\Book1_df_tail.tsv', sep='\t')
Book1_df_sample.to_csv(r'E:\Downloads\Book1_df_sample.tsv', sep='\t')
變異頻率的中,gnomAD v2.1 genome中, 有些數(shù)據(jù)是用"." 表示的, 看了幾個(gè)位點(diǎn), 這個(gè)意思是沒(méi)有覆蓋到(Allele Number=0). 南亞人群數(shù)據(jù)中這樣的位點(diǎn)比較多, 在網(wǎng)站上這樣的位點(diǎn), 頻率也被計(jì)算成0, 是不對(duì)的.
例: rs150107573
在gnomAD v2.1.1 exome, EXAC, 以及其他的功能注釋中, 沒(méi)有值的地方保持為空單元格.
在gnomAD v2.1.1 genome中如果所有人群都沒(méi)有數(shù)據(jù), 也會(huì)保持為空單元格; 如果只有個(gè)別人群沒(méi)有數(shù)據(jù), 會(huì)像上面標(biāo)'.'
總之, '.'應(yīng)該被處理為NaN.
