In [16]:

    

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt


    

In [17]:

    

sns.set_style('ticks')


    

In [3]:

    

data = pd.read_csv('../SRR1300451.stats.fa', header=None, 
                   names=['read_n', 'action', 'coverage', 'n_junctions', 'contig_id'])


    

In [5]:

    

data.sample(n=100)


    

    
Out[5]:






  

    

      

      
read_n
      
action
      
coverage
      
n_junctions
      
contig_id
    
  
  

    

      
14462999
      
1043009
      
s
      
33
      
NaN
      
NaN
    
    

      
14780021
      
1358562
      
c
      
5
      
NaN
      
NaN
    
    

      
2331940
      
2267136
      
c
      
2
      
NaN
      
NaN
    
    

      
7970236
      
7770415
      
s
      
31
      
NaN
      
NaN
    
    

      
597800
      
586285
      
c
      
1
      
NaN
      
NaN
    
    

      
3328645
      
3237427
      
c
      
6
      
NaN
      
NaN
    
    

      
10797926
      
10600454
      
c
      
0
      
NaN
      
NaN
    
    

      
6168884
      
6002535
      
c
      
3
      
NaN
      
NaN
    
    

      
11316472
      
11116997
      
s
      
61
      
NaN
      
NaN
    
    

      
14369385
      
949693
      
c
      
7
      
NaN
      
NaN
    
    

      
2483861
      
2414701
      
c
      
3
      
NaN
      
NaN
    
    

      
909
      
909
      
c
      
0
      
NaN
      
NaN
    
    

      
26169550
      
12537289
      
c
      
0
      
NaN
      
NaN
    
    

      
23980275
      
10386213
      
a
      
30
      
NaN
      
(1459661, 7)
    
    

      
22977026
      
9406045
      
c
      
18
      
NaN
      
NaN
    
    

      
5695989
      
5541803
      
c
      
17
      
NaN
      
NaN
    
    

      
5204174
      
5062413
      
c
      
10
      
NaN
      
NaN
    
    

      
2933098
      
2851761
      
s
      
34
      
NaN
      
NaN
    
    

      
13333953
      
13137019
      
s
      
36
      
NaN
      
NaN
    
    

      
21865155
      
8315279
      
c
      
16
      
NaN
      
NaN
    
    

      
10069952
      
9872753
      
s
      
32
      
NaN
      
NaN
    
    

      
15829256
      
2400529
      
c
      
13
      
NaN
      
NaN
    
    

      
11633345
      
11429901
      
c
      
13
      
NaN
      
NaN
    
    

      
16412739
      
2978382
      
c
      
7
      
NaN
      
NaN
    
    

      
19027811
      
5545333
      
s
      
37
      
NaN
      
NaN
    
    

      
342314
      
337101
      
c
      
18
      
NaN
      
NaN
    
    

      
17831754
      
4378188
      
s
      
34
      
NaN
      
NaN
    
    

      
23378171
      
9798775
      
s
      
37
      
NaN
      
NaN
    
    

      
7789911
      
7591615
      
s
      
57
      
NaN
      
NaN
    
    

      
19630012
      
6133452
      
s
      
31
      
NaN
      
NaN
    
    

      
...
      
...
      
...
      
...
      
...
      
...
    
    

      
25764800
      
12134536
      
c
      
4
      
NaN
      
NaN
    
    

      
20789469
      
7261395
      
t
      
23
      
2.0
      
NaN
    
    

      
14161254
      
742221
      
c
      
13
      
NaN
      
NaN
    
    

      
21419967
      
7875902
      
a
      
30
      
NaN
      
(1271660, 0)
    
    

      
6417982
      
6244223
      
c
      
5
      
NaN
      
NaN
    
    

      
4803686
      
4672921
      
c
      
12
      
NaN
      
NaN
    
    

      
6854510
      
6668555
      
c
      
12
      
NaN
      
NaN
    
    

      
11174502
      
10975584
      
s
      
36
      
NaN
      
NaN
    
    

      
15454696
      
2028592
      
c
      
8
      
NaN
      
NaN
    
    

      
9491260
      
9296288
      
s
      
32
      
NaN
      
NaN
    
    

      
5932058
      
5771800
      
s
      
32
      
NaN
      
NaN
    
    

      
2145521
      
2085937
      
c
      
1
      
NaN
      
NaN
    
    

      
22098092
      
8546768
      
s
      
44
      
NaN
      
NaN
    
    

      
5041313
      
4904746
      
t
      
20
      
1.0
      
NaN
    
    

      
5408187
      
5261827
      
a
      
30
      
NaN
      
(342590, 0)
    
    

      
11560628
      
11357645
      
c
      
15
      
NaN
      
NaN
    
    

      
10931240
      
10733305
      
c
      
0
      
NaN
      
NaN
    
    

      
8699081
      
8503546
      
c
      
5
      
NaN
      
NaN
    
    

      
17101989
      
3659592
      
s
      
34
      
NaN
      
NaN
    
    

      
12406931
      
12200855
      
s
      
35
      
NaN
      
NaN
    
    

      
18640443
      
5170262
      
s
      
49
      
NaN
      
NaN
    
    

      
10723104
      
10525724
      
s
      
33
      
NaN
      
NaN
    
    

      
10842121
      
10644489
      
c
      
13
      
NaN
      
NaN
    
    

      
23113898
      
9540249
      
c
      
3
      
NaN
      
NaN
    
    

      
11056635
      
10858275
      
c
      
7
      
NaN
      
NaN
    
    

      
5927710
      
5767566
      
c
      
17
      
NaN
      
NaN
    
    

      
17728463
      
4276360
      
s
      
39
      
NaN
      
NaN
    
    

      
26405950
      
12771433
      
c
      
7
      
NaN
      
NaN
    
    

      
18688210
      
5217101
      
s
      
45
      
NaN
      
NaN
    
    

      
19193348
      
5706672
      
c
      
2
      
NaN
      
NaN
    
  

100 rows × 5 columns

In [23]:

    

sns.lmplot(x='read_n', y='coverage', data=data[data.read_n < 10000], hue='action', fit_reg=False, size=8)


    

    
Out[23]:





<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f1217b061d0>






    

In [ ]: