python_93040206/基础信息/ed_algorithm.py

import numpy as np
import pandas as pd


def calculate_ed(y, genotype):
    """
    计算ED值
    :param y: 表现型数据，一维numpy数组
    :param genotype: SNP基因型数据，Pandas DataFrame，行数为个体数量，列数为SNP位点数
    :return: ED值
    """
    # 检查输入数据是否合法
    if not isinstance(y, np.ndarray) or not isinstance(genotype, pd.DataFrame):
        raise TypeError("输入数据格式错误")

    # 计算每个个体的基因型得分
    score = genotype.sum(axis=1)

    # 计算每个个体的方差
    var_score = np.var(score)

    # 计算每个个体与平均表现型的差异的平方和
    sum_delta_y_sq = np.sum((y - np.mean(y))**2)

    # 计算ED值
    ed = sum_delta_y_sq / var_score

    return ed