# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

import pandas as pd
import csv
import random
import os

df = pd.read_csv('Ants.csv')

#df.tail()
df_group = df.groupby("subfamily").count()

#reading the csv file 
df_a = df.groupby("subfamily")[["specimen","min_ma", "max_ma"]].min().reset_index(drop=True)
df_a.to_csv('Ants_file_a.tsv', sep = "\t", index = False)

df_b = df.groupby("subfamily")[["specimen","min_ma", "max_ma"]].max().reset_index(drop=True)
df_b.to_csv('Ants_file_b.tsv', sep = "\t", index = False)

for i in range(20):   
    y = df.groupby('subfamily')[["specimen", "min_ma", "max_ma"]].apply(lambda x: x.sample(1)).reset_index(drop=True)
    y.columns = ["taxon", "min",  "max"]
    print(y)
    file_string = "Ants_random_" +  str(i)
    y.to_csv(file_string, sep = "\t")

search_list= ["Acanthoponera_minor", "Amblyopone_pallipes", "Aneuretus", "Anomalomyrma_sp", "Apomyrma_stygia", "Brownimecia_clavata", "Camelomecia", "Cerapachys_sexspinus", "Chalybion_californicum", "Chyphotes_mellipes", "Formica_fusca", "Gerontoformica_gracilis", "Gerontoformica_magnus", "Gerontoformica_pilosus", "Gerontoformica_spiralis", "Haidomyrmex_scimitarus", "Haidomyrmodes_mammuthus", "Haidoterminus_cippus", "Heterogyna", "Hypoponera_opacior", "Kyromyrma", "Lasius_californicus", "Leptanilla_swani", "Leptanilloides_nomada", "Leptogenys_diminuta", "Martialis_heureka", "Metapolybia_cingulata", "Myanmyrma_gracilis", "Myrmecia_nigriceps", "Myrmica_americana", "Nothomyrmecia_macrops", "Opamyrma_hungvuong", "Paraponera_clavata", "Platythyrea_punctata", "Pogonomyrmex_californicus", "Proceratium_stictum", "Scolia_verticalis", "Sphecomyrma_freyi", "Tatuidris_tatusia", "Tetraponera_punctulata", "Zigrasimecia", "Adetomyrma_sp.", "Amblyopone_armigera", "Amblyopone_australis", "Amblyopone_mercovichi", "Amblyopone_mystriops", "Amblyopone_pluto", "Amblyopone_mutica", "Concoctio_concenta", "Myopopone_castanea", "Mystrium_voeltzkowi", "Onychomyrmex_doddi", "Prionopelta_aethiopica", "Prionopelta_antillana", "Ectatomma_tuberculatum", "Gnamptogenys_annulata", "Gnamptogenys_striatula", "Gnamptogenys_bufonis", "Gnamptogenys_minuta", "Rhytidoponera_confusa", "Typhlomyrmex_pusillus", "Typhlomyrmex_rogenhoferi", "Heteroponera_brouni", "Heteroponera_relicta", "Platythyrea_turneri", "Anochetus_emarginatus", "Odontomachus_bauri", "Asphinctopone_silvestrii", "Belonopelta_deletrix", "Centromyrmex_brachycola", "Cryptopone_gilva", "Diacamma_ceylonense", "Dinoponera_lucida", "Dolioponera_fustigera", "Emeryopone_buttelreepeni", "Harpegnathos_saltator", "Hypoponera_sp.", "Leptogenys_sp._1", "Leptogenys_sp._2", "Leptogenys_podenzanai", "Loboponera_obeliscata", "Loboponera_vigilans", "Myopias_maligna", "Odontoponera_transversa", "Pachycondyla_apicalis", "Pachycondyla_berthoudi", "Pachycondyla_crassinoda", "Pachycondyla_croceicornis", "Pachycondyla_guianensis", "Pachycondyla_marleyi", "Pachycondyla_pachyderma", "Pachycondyla_porcata", "Pachycondyla_stigma", "Pachycondyla_tarsata", "Pachycondyla_villosa", "Phrynoponera_gabonensis", "Plectroctena_strigosa", "Ponera_alpha", "Ponera_pennsylvanica", "Psalidomyrmex_procerus", "Simopelta_oculata", "Streblognathus_peetersi", "Thaumatomyrmex_atrox", "Discothyrea_oculata", "Discothyrea_testacea", "Proceratium_croceum", "Proceratium_pergandei", "Probolomyrmex_guineensis", "Aneuretus_simoni", "Leptomyrmex_pallens", "Iridomyrmex_purpureus", "Dolichoderus_laminatus", "Tapinoma_erraticum", "Technomyrmex_albipes", "Gesomyrmex_luzonensis", "Oecophylla_smaragdina", "Myrmecia_nigriscapa", "Manica_rubida", "Pogonomyrmex_barbatus", "Metapone_madagascarica", "Pseudomyrmex_gracilis", "Tetraponera_aethiops", "Tetraponera_attenuata", "Acanthostichus_serratulus", "Cerapachys_nitidulus", "Cerapachys_doryloides", "Cylindromyrmex_brevitarsus", "Simopone_schoutedeni", "Leptanilliodes_biconstricta", "Dorylus_helvolus", "Aenictus_binghami", "Cheliomyrmex_morosus", "Labidus_coecus", "Eciton_hamatum", "Scolia_nobilitata"]

df_1 = pd.read_csv("taxa.tsv", sep = "\t")
print(df_1)

df2 = df_1[df_1["taxon"].isin(search_list)]

df2



StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered