具有特定轴标签颜色的热图

Question

我正在尝试从熊猫数据框中绘制带有2列数据的热图。 但是，我想使用第三列来标记x轴，理想情况下是用颜色标记，尽管另一种方法（例如附加轴）也同样适用。 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种不同的“组”，约60,000种“ VAR”和540种“样本”。 我不确定这是否是在python中构建热图的最佳方法，但这是到目前为止我所发现的：

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()

我不确定如何使“组”沿x轴显示，作为附加轴还是仅对轴标签着色？ 任何帮助将非常感激。

我不确定这里是否是布尔变量的'MUT'列是否存在问题，每个'VAR'上的df_all是否为'TRUE'，但是当进行数据透视时，所有没有特定'VAR'的样本都会被填充为0，其他填充为1。我的目的是尝试对具有相似“ VAR”配置文件的样本进行聚类。 我希望这有帮助。

请让我知道是否可以进一步澄清？ 非常感谢

Answer 1

看一下这个例子。 您可以将列表或数据clustermap列提供给clustermap函数。 通过指定col_colors参数或row_colors参数，您可以为基于该列表的行或列提供颜色。

在下面的示例中，我使用虹膜数据集并创建一个pandas系列对象，该对象指定特定行应具有的颜色。 该熊猫系列作为row_colors的参数row_colors 。

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)

此代码产生以下图像。

您可能需要进一步调整，以包括用于组着色的图例。