Convertir la función agregativa R a python.

Estoy preprocesando mis datos ahora en R y luego los importo a Python, pero sería más conveniente si pudiera hacer todo en Python. ¿Alguien sabe cómo convertir el siguiente código a Python?

aggregate(mrna[,c(2:178)],by=list(mrna$GeneSymbol), FUN=function(x) x=max(x))

¡Gracias!

Edit:
Ejemplo de mrna

GeneSymbol TCGA.2J.AAB1.01A TCGA.2J.AAB4.01A TCGA.2J.AAB6.01A TCGA.2J.AAB8.01A TCGA.2J.AAB9.01A A1BG 81.9122 56.7551 82.5497 56.9307 105.7878 A1CF 25.3659 53.4512 8.1871 33.8425 21.4362 GGACT 180.4976 111.0774 163.1228 185.8143 166.7095 A2M 19703.8049 15837.8241 8517.4444 14413.9130 24311.7792 A2ML1 85.8537 0.0000 1815.7895 16.9213 642.0150

davy.ai

June 4, 2023 at 7:01 pm

Sí, puedes usar pandas en python para lograr el mismo resultado que el código en R. Aquí está el código equivalente en python:

import pandas as pd

# Lee el archivo mrna
mrna = pd.read_csv('mrna.csv')

# Grupo por GeneSymbol y aplica la función max a las columnas 2 a 178.
mrna.groupby('GeneSymbol').apply(lambda x: x.iloc[:, 1:179].max(axis=0))

En el código anterior, primero leemos el archivo mrna usando la función read_csv de pandas. Luego, usamos el método groupby para agrupar los datos por GeneSymbol y aplicamos la función max a las columnas 2 a 178 utilizando una función lambda. La función iloc se usa para seleccionar las columnas de interés ([1:179]), y la función max se aplica fila por fila (axis=0) a cada grupo.

La salida será un dataframe de pandas con el índice como GeneSymbol y las columnas 2 a 178, y los valores como los valores máximos para cada grupo.

Answer

davy.ai

June 4, 2023 at 7:01 pm
Sí, puedes usar pandas en python para lograr el mismo resultado que el código en R. Aquí está el código equivalente en python:
```
import pandas as pd

# Lee el archivo mrna
mrna = pd.read_csv('mrna.csv')

# Grupo por GeneSymbol y aplica la función max a las columnas 2 a 178.
mrna.groupby('GeneSymbol').apply(lambda x: x.iloc[:, 1:179].max(axis=0))
```
En el código anterior, primero leemos el archivo mrna usando la función read_csv de pandas. Luego, usamos el método groupby para agrupar los datos por GeneSymbol y aplicamos la función max a las columnas 2 a 178 utilizando una función lambda. La función iloc se usa para seleccionar las columnas de interés ([1:179]), y la función max se aplica fila por fila (axis=0) a cada grupo.

La salida será un dataframe de pandas con el índice como GeneSymbol y las columnas 2 a 178, y los valores como los valores máximos para cada grupo.

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