python数据可视化绘制火山图示例 python数据可视化绘制火山图示

导入模块
1.读取测试数据
2.查看数据
3.筛选差异基因
4.查看数据,发现多了type这一列
5.统计个数
6.绘火山图
7.保存图片

导入模块

import numpy as npimport pandas as pd

1.读取测试数据

data=https://www.it610.com/article/pd.read_csv(r'E:\ZYH\R.project\rna-seq\lianxi1\exon_level\df.csv')

2.查看数据

data.head()

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3.筛选差异基因

# 3.尝试写循环筛选上下调基因分类赋值给 "up" 和 "down" 和 "nosig" 加入pvalue条件###loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）data.loc[(data.log2FoldChange>1)&(data.padj<0.05),'type']='up'data.loc[(data.log2FoldChange<-1)&(data.padj<0.05),'type']='down'data.loc[(abs(data.log2FoldChange)<=1)|(data.padj>=0.05),'type']='nosig'

4.查看数据,发现多了type这一列

data.head()

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5.统计个数

data.type.value_counts()up123down103Name: type, dtype: int64

6.绘火山图

import seaborn as snsimport mathimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl%matplotlib inline# 对padj取个-log10对数data['-logpadj']=-data.padj.apply(math.log10)# 查看data[['log2FoldChange','padj','type','-logpadj']].head()

【python数据可视化绘制火山图示例】

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# 先设置一下自己的颜色colors = ["#01c5c4","#ff414d", "#686d76"]sns.set_palette(sns.color_palette(colors))# 绘图ax=sns.scatterplot(x='log2FoldChange', y='-logpadj',data=https://www.it610.com/article/data,hue='type',#颜色映射edgecolor = None,#点边界颜色s=8,#点大小)# 标签ax.set_title("vocalno")ax.set_xlabel("log2FC")ax.set_ylabel("-log10(padj)")#移动图例位置ax.legend(loc='center right', bbox_to_anchor=(0.95,0.76), ncol=1)