From e83f5437ba7e5e799e89f527192830ba903848bd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Maria Marin Date: Mon, 19 Feb 2024 10:16:32 +0000 Subject: [PATCH] Update funciones_network_medicine.py --- .../network medicine/funciones_network_medicine.py" | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git "a/an\303\241lisis/network medicine/funciones_network_medicine.py" "b/an\303\241lisis/network medicine/funciones_network_medicine.py" index 6e711c0..06e8ea7 100644 --- "a/an\303\241lisis/network medicine/funciones_network_medicine.py" +++ "b/an\303\241lisis/network medicine/funciones_network_medicine.py" @@ -631,20 +631,20 @@ def rep_prox(df_combinado, nombre_enf): farmacos_con_enf = df_combinado[(df_combinado['Enfermedades'] == nombre_enf) & (df_combinado['Tratamiento'] == 'yes')] farmacos_sin_enf = df_combinado[(df_combinado['Enfermedades'] == nombre_enf) & (df_combinado['Tratamiento'] == 'unknown')] - combined_data = pd.concat([farmacos_con_enf.assign(Tratamiento='Tratamiento'), farmacos_sin_enf.assign(Tratamiento='Unkwown')]) + combined_data = pd.concat([farmacos_con_enf.assign(Tratamiento='Tratamiento'), farmacos_sin_enf.assign(Tratamiento='Unknown')]) # Combino los dos conjuntos de datos en un mismo subplot fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6)) # Creo un subplot con 1 fila y 2 columnas # Represento el boxplot con ambas distribuciones de la proximidad - sns.boxplot(x='Tratamiento', y='dc', data=combined_data, hue='Tratamiento', ax=axes[0], palette={'Tratamiento': '#FF7A7A', 'Unkwown': '#79C4FF'}, dodge=False, medianprops=dict(linewidth=2), legend=False) + sns.boxplot(x='Tratamiento', y='dc', data=combined_data, hue='Tratamiento', ax=axes[0], palette={'Tratamiento': '#FF7A7A', 'Unknown': '#79C4FF'}, dodge=False, medianprops=dict(linewidth=2), legend=False) axes[0].set_ylabel('Cercanía ($\mathregular{d_c}$)', fontsize=12) axes[0].set_xlabel('') for label in axes[0].get_xticklabels(): label.set_fontsize(12) # Represento el boxplot con ambas distribuciones de la proximidad - sns.boxplot(x='Tratamiento', y='dc_zscore', data=combined_data, hue='Tratamiento', ax=axes[1], palette={'Tratamiento': '#FF7A7A', 'Unkwown': '#79C4FF'}, dodge=False, medianprops=dict(linewidth=2), legend=False) + sns.boxplot(x='Tratamiento', y='dc_zscore', data=combined_data, hue='Tratamiento', ax=axes[1], palette={'Tratamiento': '#FF7A7A', 'Unknown': '#79C4FF'}, dodge=False, medianprops=dict(linewidth=2), legend=False) axes[1].set_ylabel('Proximidad [z-score ($\mathregular{d_c}$)]', fontsize=12) axes[1].set_xlabel('') for label in axes[1].get_xticklabels(): -- 2.24.1