#python-3.x #file-read
#python-3.x #файл-чтение
Вопрос:
У меня есть 10000 файлов, и каждый файл содержит 2000 образцов. Каждый файл записывается по следующему шаблону:
discoal 4 2000 55000 -Pt 1750.204699 17502.046985 -Pre 19252.251684 57756.755051
939889312 676473727
###Example 1
//
segsites: 3
positions: 0.000616 0.001428 0.001500
100
001
101
100
###Example 2
segsites: 6
positions: 0.001843 0.002019 0.002102 0.002431 0.003427 0.004103
000101
101000
001100
110111
Подробная информация о файле:
Каждый файл начинается с discoal и строки с двумя числами. Эти строки следует игнорировать. Необходимые данные — это сегменты, позиция и двоичные значения, которые у меня есть после позиций. Каждая строка (двоичных значений) будет соответствовать строке в матрице.
Количество сегментов будет соответствовать длине вектора позиций и # столбцов в двоичной матрице. Например, в первом примере мои сегменты равны 3, поэтому в моем векторе положения также будет 3 значения. И моя двоичная матрица будет иметь размер 4 x 3. Это ‘4’, потому что в примере есть четыре строки двоичных значений.
Мой код делает все это. Но я хочу сохранить только те примеры, где количество сегментов меньше 5000.
Это всего лишь пример. В противном случае у меня есть сегменты до 10000. Я создал код, который проходит через все эти файлы. И для каждого из этих файлов он получает # сегрегации сайтов, позиций и помещает двоичные значения ниже позиций в матрицу. Пример для первого примера матрица будет иметь размер 4 x 3, а вторая — 4 x 6.
Мой код:
def reading_filenames(path_to_directory,extension,tot_segsites,positions,snp_matrix):
"""
This function returns the file names in the directory of interest
"""
path = path_to_directory extension
files = glob.glob(path)
i=0
for file in files:
f=open(file, 'r')
#print('file : ',file)
reading_file(f.readlines(),tot_segsites,positions,snp_matrix,i)
i = 1
f.close()
return files, snp_matrix
#return [f for f in os.listdir(path_to_directory) if f.endswith(extension)]
def reading_file(file,tot_segsites,positions,snp_matrix,i):
flag = False
length = 0
counter = 0
array = np.zeros((chrm_num,6000))
for line in file:
if 'segsites:' in line:
lst = (line.strip('n').split(': '))
res = int(lst[1])
tot_segsites.append(res)
elif 'position' in line:
lst = line.strip('n').split(': ')
lst = lst[1:]
res = [float(k) for k in lst[0].split(' ')]
for j in range(len(res)):
positions[i][j] = res[j]
flag = True
elif flag:
lst = line.strip('n')
reading_snp_matrix(lst,length,chrm_num,counter,array)
counter = 1
flag = True
snp_matrix.append((array))
return snp_matrix
def reading_snp_matrix(line,length,chrm_num,counter,array):
chromosome = list(map(int, line))
for i in range(len(chromosome)):
array[counter][i] = chromosome[i]
функция reading_filenames просто считывает файлы в папке и для каждого файла вызывает функцию reading_file . Затем функция reading_file считывает сегменты, позиции и двоичную матрицу. Однако я хочу изменить этот код так, чтобы сохранялись только те сегменты, позиции и двоичная матрица, сегменты которых равны 5000 или меньше, но не больше. Я не знаю, как добиться этого с помощью кода, который я сделал.
Кроме того, можете ли вы подсказать мне эффективный способ чтения файла в формате, который я упомянул. Потому что этот код довольно медленный.
Ответ №1:
Вы можете прочитать свой файл, преобразовать его в csv, записать его снова (один раз). Затем вы можете использовать pandas
для чтения csv и легко манипулировать им
Комментарии:
1. Но если вместо преобразования его в csv, как я могу позаботиться о том, чтобы сохранялись только те сегменты, позиции и двоичная матрица, сегменты которых меньше или равны 5000.
2. Вы не можете извлечь из этого выгоду. Поскольку количество «сегментов» может быть известно только после чтения всего файла (если я правильно понимаю)
3. Итак, как только я прочитаю сегменты, я знаю, какова будет соответствующая длина вектора позиций и # столбцов двоичной матрицы. Сегменты также будут меняться внутри файла. Каждый образец имеет свои собственные сегменты. Например, мой первый пример имеет 3 сегсайта, а второй — 6 сегсайтов.
4. Потому что преобразование этого формата файла в формат csv не имеет смысла.
5. Пожалуйста, дайте мне более подробную информацию. Я не знаю «сегменты» или вашу файловую структуру