skbio.alignment.TabularMSA.join¶
- TabularMSA.join(other, how='strict')[源代码]¶
按顺序（水平）将此MSA与另一个MSA连接。
序列将由索引标签连接。MSA公司
positional_metadata将由列连接。使用 how 控制连接行为。对齐方式是 not 在联接操作期间重新计算（请参见 笔记 详细信息）。
- 参数:
other (TabularMSA) -- 要加入的MSA。必须有相同的
dtype作为这个MSA。how ({'strict', 'inner', 'outer', 'left', 'right'}, optional) -- 如何连接序列和MSA positional_metadata ： *
'strict': MSA indexes and positional_metadata columns must match *'inner'：MSA索引和positional_metadata列（仅使用索引标签和列的共享集） *'outer': an outer-join of the MSA indexes andpositional_metadatacolumns (all index labels and columns are used). Unshared sequences will be padded with the MSA's default gap character (TabularMSA.dtype.default_gap_char). Unshared columns will be padded with NaN. *'left'：MSA索引和positional_metadata列（使用此MSA的索引标签和列）。非共享数据的填充处理方式与'outer'. *'right'：MSA索引和positional_metadata柱 (other 使用索引标签和列）。非共享数据的填充处理方式与'outer'.
- 返回:
加入MSA。它的索引（调用
sort定义一个）。- 返回类型:
- 抛出:
ValueError -- 如果 how 无效。
ValueError -- 如果此MSA的索引或 other 包含重复项。
ValueError -- 如果
how='strict'而且这个MSA的索引与 other .ValueError -- 如果
how='strict'这个MSApositional_metadata列与不匹配 other .TypeError -- 如果 other 不是的子类
TabularMSA.TypeError -- 如果
dtype属于 other 与此MSA不匹配dtype.
备注
不会简单地将序列连接在一起；不会自动执行对齐操作。因此，这项行动本身并不一定有意义。
此MSA的索引标签必须是唯一的。同样，索引标签 other 必须是独一无二的。
MSA范围和每个序列的元数据 (
TabularMSA.metadata和Sequence.metadata)不保留在连接上TabularMSA.序列的位置元数据将被外部联接，而不管 how （使用）
Sequence.concat(how='outer')）如果join操作导致
TabularMSA没有任何序列，MSA的positional_metadata不会被设置。示例
备注
以下示例调用 .sort() 因为索引的顺序没有保证。在这些示例中，对连接的MSA进行排序，以使输出可再现。当对您自己的数据使用此方法时，不需要对连接的MSA进行排序。
按顺序加入MSAs：
>>> from skbio import DNA, TabularMSA >>> msa1 = TabularMSA([DNA('AC'), ... DNA('A-')]) >>> msa2 = TabularMSA([DNA('G-T'), ... DNA('T--')]) >>> joined = msa1.join(msa2) >>> joined.sort() # unnecessary in practice, see note above >>> joined TabularMSA[DNA] --------------------- Stats: sequence count: 2 position count: 5 --------------------- ACG-T A-T--
序列根据MSA索引标签连接：
>>> msa1 = TabularMSA([DNA('AC'), ... DNA('A-')], index=['a', 'b']) >>> msa2 = TabularMSA([DNA('G-T'), ... DNA('T--')], index=['b', 'a']) >>> joined = msa1.join(msa2) >>> joined.sort() # unnecessary in practice, see note above >>> joined TabularMSA[DNA] --------------------- Stats: sequence count: 2 position count: 5 --------------------- ACT-- A-G-T >>> joined.index Index(['a', 'b'], dtype='object')
默认情况下，两个MSA索引必须匹配。使用
how要指定内部联接，请执行以下操作：>>> msa1 = TabularMSA([DNA('AC'), ... DNA('A-'), ... DNA('-C')], index=['a', 'b', 'c'], ... positional_metadata={'col1': [42, 43], ... 'col2': [1, 2]}) >>> msa2 = TabularMSA([DNA('G-T'), ... DNA('T--'), ... DNA('ACG')], index=['b', 'a', 'z'], ... positional_metadata={'col2': [3, 4, 5], ... 'col3': ['f', 'o', 'o']}) >>> joined = msa1.join(msa2, how='inner') >>> joined.sort() # unnecessary in practice, see note above >>> joined TabularMSA[DNA] -------------------------- Positional metadata: 'col2': <dtype: int64> Stats: sequence count: 2 position count: 5 -------------------------- ACT-- A-G-T >>> joined.index Index(['a', 'b'], dtype='object') >>> joined.positional_metadata col2 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
执行外部连接时 (
'outer'，'left'或'right')，非共享序列用间隙和非共享填充positional_metadata列用NaN填充：>>> joined = msa1.join(msa2, how='outer') >>> joined.sort() # unnecessary in practice, see note above >>> joined TabularMSA[DNA] ---------------------------- Positional metadata: 'col1': <dtype: float64> 'col2': <dtype: int64> 'col3': <dtype: object> Stats: sequence count: 4 position count: 5 ---------------------------- ACT-- A-G-T -C--- --ACG >>> joined.index Index(['a', 'b', 'c', 'z'], dtype='object') >>> joined.positional_metadata col1 col2 col3 0 42.0 1 NaN 1 43.0 2 NaN 2 NaN 3 f 3 NaN 4 o 4 NaN 5 o