本文关键给大家介绍了python大数据可视化制作火山图实例详细说明,感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下,希望可以有一定的帮助,祝愿大家多多的发展,尽早涨薪
导进控制模块
importnumpyasnp importpandasaspd
1.载入测试报告
data=pd.read_csv(r'E:ZYHR.projectrna-seqlianxi1exon_leveldf.csv')
2.查询数据
data.head()
3.挑选差异基因
#3.试着写循环系统挑选上下降遗传基因归类取值给"up"和"down"和"nosig"添加pvalue标准 ###loc函数:根据行检索"Index"中的实际值去取行数据信息(如取"Index"为"A"的行) data.loc[(data.log2FoldChange>1)&(data.padj<0.05),'type']='up' data.loc[(data.log2FoldChange<-1)&(data.padj<0.05),'type']='down' data.loc[(abs(data.log2FoldChange)<=1)|(data.padj>=0.05),'type']='nosig'
4.查询数据,发觉多了type这某列
data.head()
5.统计个数
data.type.value_counts() up123 down103 Name:type,dtype:int64 data.type.value_counts() up123 down103 Name:type,dtype:int64
6.绘火山图
importseabornassns importmath importmatplotlib.pyplotasplt importmatplotlibasmpl %matplotlibinline #对padj取个-log10多数 data['-logpadj']=-data.padj.apply(math.log10) #查询 data[['log2FoldChange','padj','type','-logpadj']].head() #先调整一下你的颜色 colors=["#01c5c4","#ff414d","#686d76"] sns.set_palette(sns.color_palette(colors)) #制图 ax=sns.scatterplot(x='log2FoldChange',y='-logpadj',data=data, hue='type',#色调投射 edgecolor=None,#点界限色调 s=8,#点尺寸 ) #标识 ax.set_title("vocalno") ax.set_xlabel("log2FC") ax.set_ylabel("-log10(padj)") #挪动图示部位 ax.legend(loc='centerright',bbox_to_anchor=(0.95,0.76),ncol=1)
7.存图
fig=ax.get_figure() fig.savefig('./python_vocalno.pdf')
综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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