目錄
一. 導入pandas包
二. 資料讀取
三. Groupby函數使用
3.1 按照門水準進行透視分析，并提取樣品列進行求和。 3.2 按照門和屬進行透視，并輸出到data/ASV目錄下的phylum_1.xlsx檔案。
資料透視表(Pivot Table)是一種互動式的表，可以進行某些計算，如求和與計數等。所進行的計算與資料跟資料透視表中的排列有關。 之是以稱為資料透視表，是因為可以動态地改變它們的版面布置，以便按照不同方式分析資料，也可以重新安排行号、列标和頁字段。每一次改變版面布置時，資料透視表會立即按照新的布置重新計算資料。另外，如果原始資料發生更改，則可以更新資料透視表。 傳統的資料透視表一般是在excel中操作的，但excel操作比較麻煩，且excel讀取大資料容易造成電腦卡的現象。而使用Python的pandas包，可以友善的處理excel資料，這裡，我們介紹excel透視的替代方案，pandas的groupby函數。
一
導入pandas包
In [1]:
import pandas as pd
二
資料讀取
本次分析資料存放在目前運作目錄下的data/ASV目錄下，df.sample(5)随機顯示5行讀取到的資料。
In [2]:
df = pd.read_table('./data/ASV/subsample_asv.tax.xls')df.sample(5)
Out[2]:
三
Groupby函數使用
1.按照門水準進行透視分析，并提取樣品列進行求和。
to_excel("data/ASV/phylum.xlsx",index=True) 使得輸出資料儲存至data/ASV目錄下的phylum.xls檔案。
In [3]:
df.groupby('phylum').sum()
Out[3]:
In [4]:
df.groupby('phylum').sum().to_excel("data/ASV/phylum.xlsx",index=True)
Excel輸出檔案如下圖所示：
2.按照門和屬進行透視，并輸出到data/ASV目錄下的phylum_1.xlsx檔案。
In [5]:
df.groupby(['phylum','genus']).sum().to_excel("data/ASV/phylum_1.xlsx",index=True)
Excel輸出檔案如下圖所示：
使用agg對每列進行統計計算
In [6]:
df.groupby('phylum').agg(['mean','std','count','max'])
Out[6]:
In [7]:
df.groupby(['phylum','genus']).agg(['mean','std','count','max'])
Out[7]:
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作者：大熊
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