有两组tsv数据,它们的前三列列名相同,分别是motif_id,motif_alt_id,sequence_name,现在需要利用python实现找到处于第一组数据而不处于第二组数据的行,定义为LOSS,处于第二组而不处于第一组数据的行定义为GAIN,以及同时出现在两组数据中的行
时间: 2024-05-04 22:21:38 浏览: 124
可以使用pandas库来处理这个问题。假设第一组数据存储在文件1.tsv中,第二组数据存储在文件2.tsv中,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取第一组数据
df1 = pd.read_csv('1.tsv', delimiter='\t')
# 读取第二组数据
df2 = pd.read_csv('2.tsv', delimiter='\t')
# 找到处于第一组数据而不处于第二组数据的行
loss_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(subset=['motif_id', 'motif_alt_id', 'sequence_name'], keep=False)
# 找到处于第二组数据而不处于第一组数据的行
gain_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(subset=['motif_id', 'motif_alt_id', 'sequence_name'], keep='last')
# 找到同时出现在两组数据中的行
intersect_df = pd.merge(df1, df2, on=['motif_id', 'motif_alt_id', 'sequence_name'], how='inner')
```
其中,`pd.read_csv`函数用于读取tsv文件,`concat`函数用于合并两个数据框,`drop_duplicates`函数用于去重,`merge`函数用于合并两个数据框。最后,`loss_df`存储了处于第一组数据而不处于第二组数据的行,`gain_df`存储了处于第二组数据而不处于第一组数据的行,`intersect_df`存储了同时出现在两组数据中的行。
阅读全文