python - 带有特定颜色轴标签的热图

Question

我正在尝试使用 pandas 数据框中的 2 列数据绘制热图。但是，我想使用第三列来标记 x 轴，最好按颜色标记，尽管其他方法(例如附加轴)同样合适。我的数据框是:

    MUT   SAMPLE   VAR             GROUP
    True  s1       1_1334442_T     CC002
    True  s2       1_1334442_T     CC006
    True  s1       1_1480354_GAC   CC002
    True  s2       1_1480355_C     CC006
    True  s2       1_1653038_C     CC006
    True  s3       1_1730932_G     CC002

...

只是为了更好地了解数据；有 9 种不同类型的“GROUP”、约 60,000 种类型的“VAR”和 540 种“SAMPLE”。我不确定这是否是在 python 中构建热图的最佳方法，但这是我到目前为止发现的:

pivot = pd.crosstab(df_all['VAR'],df_all['SAMPLE'])
sns.set(font_scale=0.4)
g = sns.clustermap(pivot, row_cluster=False, yticklabels=False, linewidths=0.1, cmap="YlGnBu", cbar=False)
plt.show()

我不知道如何让“GROUP”沿 x 轴显示，无论是作为附加轴还是只是为轴标签着色？任何帮助将非常感激。

我不确定“MUT”列作为 bool 变量是否是一个问题，每个“VAR”上的 df_all 都是“TRUE”，但随着数据透视的建立，任何没有特定“VAR”的样本填充为 0，其他填充为 1。我的目标是尝试对具有相似“VAR”配置文件的样本进行聚类。我希望这有帮助。

如果我可以进一步澄清任何事情，请告诉我？非常感谢

Answer 1

看一下这个例子。您可以向 clustermap 函数提供列表或数据框列。通过指定 col_colors 参数或 row_colors 参数，您可以根据该列表为行或列指定颜色。

在下面的示例中，我使用 iris 数据集并创建一个 pandas 系列对象来指定特定行应具有的颜色。该 pandas 系列作为 row_colors 的参数给出。

iris = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")
lut = dict(zip(species.unique(), "rbg"))
row_colors = species.map(lut)
g = sns.clustermap(iris, row_colors=row_colors,row_cluster=False)

此代码生成以下图像。

您可能需要进一步调整，以添加组着色的图例。