From c983045ba1af32c9f2920916dadc995e62ffcb47 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Joan=20H=C3=A9risson?= Date: Thu, 28 Nov 2024 16:41:48 +0100 Subject: [PATCH] feat(learner/extractor): infer num replicates from initial file --- icfree/learner/extractor.py | 171 ++++----- .../calibrator/input/plate1_yields.csv | 58 +++ .../calibrator/input/plate1_yields.xlsx | Bin 14743 -> 19414 bytes .../data/learner/calibrator/input/plate2.csv | 73 ++++ .../data/learner/calibrator/input/plate2.xlsx | Bin 67969 -> 18757 bytes .../extractor/input/Plate 0_all data.csv | 149 ++++++++ .../extractor/input/Plate 0_all data.xlsx | Bin 0 -> 490670 bytes .../input/Plate 1_2nd time_all data.csv | 145 ++++++++ .../input/Plate 1_2nd time_all data.xlsx | Bin 0 -> 365024 bytes .../extractor/input/Plate 2_all data.csv | 145 ++++++++ .../extractor/input/Plate 2_all data.xlsx | Bin 0 -> 369829 bytes .../extractor/input/Plate 3_all data.csv | 145 ++++++++ .../extractor/input/Plate 3_all data.xlsx | Bin 0 -> 383545 bytes .../learner/extractor/input/Plate2_data-2.csv | 73 ++++ .../extractor/input/Plate2_data-2.xlsx | Bin 0 -> 63382 bytes .../extractor/input/plate1_initial_data.csv | 145 ++++++++ .../extractor/input/plate1_initial_data.xlsx | Bin 365024 -> 365174 bytes .../extractor/input/plate1_sampling.csv | 343 ++++++++++++++++++ .../extractor/input/plate1_sampling.tsv | 343 ------------------ .../extractor/input/plate2_sampling.csv | 71 ++++ .../extractor/input/plate3_sampling.csv | 56 +++ .../extractor/input/plate4_sampling.csv | 71 ++++ .../looper/output/plate2_all_experiments.csv | 71 ++++ .../output/plate3_all_experiments-2.csv | 56 +++ .../looper/output/plate4_all_experiments.csv | 71 ++++ tests/data/sampler/output/plate1_sampling.csv | 343 ++++++++++++++++++ 26 files changed, 2101 insertions(+), 428 deletions(-) create mode 100644 tests/data/learner/calibrator/input/plate1_yields.csv create mode 100644 tests/data/learner/calibrator/input/plate2.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 0_all data.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 0_all data.xlsx create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 1_2nd time_all data.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 1_2nd time_all data.xlsx create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 2_all data.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 2_all data.xlsx create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 3_all data.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate 3_all data.xlsx create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate2_data-2.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/Plate2_data-2.xlsx create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate1_initial_data.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate1_sampling.csv delete mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate1_sampling.tsv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate2_sampling.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate3_sampling.csv create mode 100644 tests/data/learner/extractor/input/plate4_sampling.csv create mode 100644 tests/data/learner/looper/output/plate2_all_experiments.csv create mode 100644 tests/data/learner/looper/output/plate3_all_experiments-2.csv create mode 100644 tests/data/learner/looper/output/plate4_all_experiments.csv create mode 100644 tests/data/sampler/output/plate1_sampling.csv diff --git a/icfree/learner/extractor.py b/icfree/learner/extractor.py index ecb1814..3f44e88 100644 --- a/icfree/learner/extractor.py +++ b/icfree/learner/extractor.py @@ -1,29 +1,77 @@ import pandas as pd import argparse -def find_n_m(sampling_file_path): +def find_n_m_from_sampling(sampling_file_path): """ - Find the number of unique combinations (n) and the number of replicates (m) from a sampling file. + Find the number of unique combinations (n) and determine if there are repetitions in the sampling file. Parameters: sampling_file_path (str): Path to the sampling file (Excel, CSV, or TSV). Returns: - tuple: A tuple containing the number of unique combinations (n) and the number of replicates (m). + tuple: Number of unique combinations (n) and a boolean indicating if repetitions exist. """ + file_extension = sampling_file_path.split('.')[-1].lower() + # Load the sampling file - df_sampling = pd.read_csv(sampling_file_path, sep='\t') + if file_extension == 'xlsx': + df_sampling = pd.read_excel(sampling_file_path) + elif file_extension == 'csv': + df_sampling = pd.read_csv(sampling_file_path) + elif file_extension == 'tsv': + df_sampling = pd.read_csv(sampling_file_path, sep='\t') + else: + raise ValueError("Unsupported file type. Please provide an Excel (.xlsx), CSV (.csv), or TSV (.tsv) file.") # Drop the unnamed column if it exists if df_sampling.columns[0].startswith('Unnamed'): df_sampling = df_sampling.drop(columns=df_sampling.columns[0]) - # Identify unique combinations (n) and replicates (m) unique_combinations = df_sampling.drop_duplicates() n = unique_combinations.shape[0] - m = df_sampling.shape[0] // n + has_repetitions = df_sampling.shape[0] > n + + return n, has_repetitions + +def infer_replicates(initial_data_file, sampling_file_path, num_samples): + """ + Infer the number of replicates from the initial data file and sampling file. + + Parameters: + initial_data_file (str): Path to the initial data file (Excel, CSV, or TSV). + sampling_file_path (str): Path to the sampling file (Excel, CSV, or TSV). + num_samples (int): Number of unique combinations (n). + + Returns: + int: Inferred number of replicates. + """ + # Load initial data file + file_extension = initial_data_file.split('.')[-1].lower() + if file_extension == 'xlsx': + df_initial = pd.read_excel(initial_data_file) + elif file_extension == 'csv': + df_initial = pd.read_csv(initial_data_file) + elif file_extension == 'tsv': + df_initial = pd.read_csv(initial_data_file, sep='\t') + else: + raise ValueError("Unsupported file type. Please provide an Excel (.xlsx), CSV (.csv), or TSV (.tsv) file.") + + # Remove the first two columns + df_initial = df_initial.iloc[:, 2:] + + # Infer replicates based on the number of columns + total_columns = df_initial.shape[1] + + # Load sampling file to check for repetitions + _, has_repetitions = find_n_m_from_sampling(sampling_file_path) - return n, m + if has_repetitions: + num_replicates = total_columns // num_samples + else: + # Assume control wells if extra columns exist + num_replicates = total_columns // num_samples + + return num_replicates def process_data(file_path, num_samples, num_replicates): """ @@ -37,10 +85,7 @@ def process_data(file_path, num_samples, num_replicates): Returns: tuple: A tuple containing the reshaped DataFrame and the sheet name (if applicable). """ - # Determine the file extension file_extension = file_path.split('.')[-1].lower() - - # Load the data based on file extension if file_extension == 'xlsx': excel_data = pd.ExcelFile(file_path) sheet_name = excel_data.sheet_names[0] @@ -54,73 +99,21 @@ def process_data(file_path, num_samples, num_replicates): else: raise ValueError("Unsupported file type. Please provide an Excel (.xlsx), CSV (.csv), or TSV (.tsv) file.") - # Keep only the last row and remove the first two columns - df_last_row = df.iloc[[-1]].drop(columns=df.columns[:2]) + # Remove the first two columns + df = df.iloc[:, 2:] - # Keep only the required number of values + # Reshape data based on num_samples and num_replicates total_values = num_samples * num_replicates - values_to_keep = df_last_row.values.flatten()[:total_values] - - # Reshape the values into the specified number of columns and rows + values_to_keep = df.values.flatten()[:total_values] reshaped_values = values_to_keep.reshape((num_samples, num_replicates), order='F') - # Create a new DataFrame with the reshaped values + # Create reshaped DataFrame df_reshaped = pd.DataFrame(reshaped_values) - - # Add headers to the reshaped DataFrame - headers = [f"Fluorescence Value {i+1}" for i in range(num_replicates)] - df_reshaped.columns = headers - - # Add "Fluorescence Average" column + df_reshaped.columns = [f"Fluorescence Value {i+1}" for i in range(num_replicates)] df_reshaped["Fluorescence Average"] = df_reshaped.mean(axis=1) return df_reshaped, sheet_name -def load_sampling_file(file_path, num_samples): - """ - Load the sampling file and take only the first num_samples lines. - - Parameters: - file_path (str): Path to the sampling file (Excel, CSV, or TSV). - num_samples (int): Number of samples to load. - - Returns: - DataFrame: A DataFrame containing the first num_samples lines of the sampling file. - """ - # Determine the file extension - file_extension = file_path.split('.')[-1].lower() - - # Load the data based on file extension - if file_extension == 'xlsx': - df = pd.read_excel(file_path) - elif file_extension == 'csv': - df = pd.read_csv(file_path) - elif file_extension == 'tsv': - df = pd.read_csv(file_path, sep='\t') - else: - raise ValueError("Unsupported file type. Please provide an Excel (.xlsx), CSV (.csv), or TSV (.tsv) file.") - - # Take only the first num_samples lines - df = df.head(num_samples) - - return df - -def clean_sampling_file(df_sampling): - """ - Clean the sampling file by removing the unnamed first column if it contains incrementing integers. - - Parameters: - df_sampling (DataFrame): The sampling DataFrame to clean. - - Returns: - DataFrame: The cleaned sampling DataFrame. - """ - first_column = df_sampling.iloc[:, 0] - if first_column.name.startswith('Unnamed') and pd.api.types.is_integer_dtype(first_column): - if (first_column == range(len(first_column))).all(): - df_sampling = df_sampling.drop(columns=first_column.name) - return df_sampling - def process(initial_data_file, output_file_path, sampling_file, num_samples=None, num_replicates=None, display=True): """ Process the initial data file and sampling file to combine the data and save the output. @@ -129,30 +122,39 @@ def process(initial_data_file, output_file_path, sampling_file, num_samples=None initial_data_file (str): Path to the initial data file (Excel, CSV, or TSV). output_file_path (str): Path for the output file. sampling_file (str): Path to the sampling file (Excel, CSV, or TSV). - num_samples (int, optional): Number of samples. If not specified, it will be detected from the sampling file. - num_replicates (int, optional): Number of replicates. If not specified, it will be detected from the sampling file. + num_samples (int, optional): Number of samples. If not specified, inferred from sampling file. + num_replicates (int, optional): Number of replicates. If not specified, inferred from initial data file. display (bool, optional): Whether to display the combined data. Default is True. Returns: DataFrame: The combined DataFrame. """ if num_samples is None or num_replicates is None: - n, m = find_n_m(sampling_file) + n, _ = find_n_m_from_sampling(sampling_file) num_samples = num_samples if num_samples is not None else n - num_replicates = num_replicates if num_replicates is not None else m + num_replicates = num_replicates if num_replicates is not None else infer_replicates(initial_data_file, sampling_file, num_samples) df_reshaped, sheet_name = process_data(initial_data_file, num_samples, num_replicates) - df_sampling = load_sampling_file(sampling_file, num_samples) - df_sampling_cleaned = clean_sampling_file(df_sampling) - df_combined = pd.concat([df_sampling_cleaned, df_reshaped], axis=1) + # Load sampling file + file_extension = sampling_file.split('.')[-1].lower() + if file_extension == 'xlsx': + df_sampling = pd.read_excel(sampling_file) + elif file_extension == 'csv': + df_sampling = pd.read_csv(sampling_file) + elif file_extension == 'tsv': + df_sampling = pd.read_csv(sampling_file, sep='\t') + else: + raise ValueError("Unsupported file type. Please provide an Excel (.xlsx), CSV (.csv), or TSV (.tsv) file.") + + df_sampling = df_sampling.head(num_samples) + df_combined = pd.concat([df_sampling, df_reshaped], axis=1) if display: print(df_combined) - # Save the combined dataframe with headers and averages in the specified format if output_file_path.endswith('.xlsx'): - df_combined.to_excel(output_file_path, index=False, sheet_name=sheet_name) + df_combined.to_excel(output_file_path, index=False, sheet_name=sheet_name or "Sheet1") elif output_file_path.endswith('.csv'): df_combined.to_csv(output_file_path, index=False) elif output_file_path.endswith('.tsv'): @@ -164,14 +166,13 @@ def process(initial_data_file, output_file_path, sampling_file, num_samples=None return df_combined if __name__ == "__main__": - parser = argparse.ArgumentParser(description="Process and reshape fluorescence data.") - parser.add_argument("--initial_data_file", type=str, required=True, help="Path to the initial Excel, CSV, or TSV file.") + parser = argparse.ArgumentParser(description="Process fluorescence data.") + parser.add_argument("--initial_data_file", type=str, required=True, help="Path to the initial data file.") parser.add_argument("--output_file", type=str, required=True, help="Path for the output file.") - parser.add_argument("--sampling_file", type=str, required=True, help="Path to the sampling Excel, CSV, or TSV file.") - parser.add_argument("--num_samples", type=int, help="Number of samples.") - parser.add_argument("--num_replicates", type=int, help="Number of replicates.") - parser.add_argument("--no_display", action="store_true", help="Do not display the result.") - + parser.add_argument("--sampling_file", type=str, required=True, help="Path to the sampling file.") + parser.add_argument("--num_samples", type=int, help="Number of samples (overrides detection).") + parser.add_argument("--num_replicates", type=int, help="Number of replicates (overrides detection).") + parser.add_argument("--no_display", action="store_true", help="Suppress displaying the combined data.") args = parser.parse_args() - + process(args.initial_data_file, args.output_file, args.sampling_file, args.num_samples, args.num_replicates, not args.no_display) diff --git a/tests/data/learner/calibrator/input/plate1_yields.csv b/tests/data/learner/calibrator/input/plate1_yields.csv new file mode 100644 index 0000000..34acd4b --- /dev/null +++ b/tests/data/learner/calibrator/input/plate1_yields.csv @@ -0,0 +1,58 @@ +Mg-glutamate,K-glutamate,Spermidine,3-PGA,NTP,HEPES,Amino acid,DNA 1,DNA 2,PEG-8000,Fluorescence Value 1,Fluorescence Value 2,Fluorescence Value 3,Fluorescence Value 4,Fluorescence Value 5,Fluorescence Value 6,Fluorescence Average,Yield Value 1,Yield Value 2,Yield Value 3,Yield Value 4,Yield Value 5,Yield Value 6,Yield Average +105.04,350,52.52,168.78,100.96,262.5,1094,239.478,1485,524.8,36140,6902,15845,54245,43873,55311,35386,7.1268928771733,0.977565900168256,2.85845485137409,10.934730790802,8.75329500841279,11.1589315759955,6.96831183398766 +131.3,350,78.78,225.04,75.72,262.5,875.2,239.478,1232.55,524.8,8700,37686,23365,40813,49240,12430,28705.6666666667,1.3557206954571,7.45204711160965,4.44005888951206,8.10971676948962,9.8820807627594,2.1402131239484,5.56330622546271 +52.52,210,131.3,112.52,50.48,262.5,1094,239.478,1485,524.8,3278,12738,3958,13847,7719,6531,8011.83333333333,0.215367358384745,2.20499158721256,0.358384744812115,2.43823611890073,1.14939708356702,0.89953729669097,1.21098569826136 +105.04,280,105.04,225.04,50.48,262.5,1094,960.78,1485,524.8,20109,29187,13350,39574,20023,21574,23969.5,3.75525799214806,5.66454010095345,2.3337072349972,7.84913067863152,3.73717049915872,4.06337633202468,4.56719713965227 +105.04,210,105.04,281.3,126.2,262.5,1094,717,994.95,262.4,22265,3832,7063,22677,14288,19902,15004.5,4.2087072349972,0.331884464385867,1.0114273696018,4.29535894559731,2.5309871003926,3.71172181716209,2.68168115535614 +52.52,350,131.3,168.78,50.48,262.5,875.2,473.22,1232.55,262.4,22981,36101,34604,17483,13593,13016,22963,4.35929613011778,7.11869040942232,6.80384183959619,3.20295849691531,2.38481491867639,2.26346045989905,4.35551037577117 +105.04,350,105.04,168.78,75.72,262.5,1094,717,994.95,0,22786,3998,12503,8663,27532,15902,15230.6666666667,4.31828379136287,0.366797532249019,2.15556646102075,1.34793886707796,5.31646102075154,2.87044307347168,2.72924845765564 +52.52,280,105.04,225.04,100.96,262.5,875.2,473.22,1232.55,1049.6,27675,3701,47245,9018,14621,14842,19517,5.34653673583847,0.304332585530006,9.4624929893438,1.42260235558048,2.60102355580482,2.64750420639372,3.63074873808189 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