我正在处理一个大型蛋白质序列(fasta)文件(>8GB)，我的想法是创建字典，其中键和值分别是蛋白质ID和序列。至于现在，我可以使用pickle制作数据并将其转储到字典中，然后尝试使用cpickle打开(我读过pickle转储数据更快，cpickle加载数据更快)。但这里的主要问题是时间:将其作为字典制作和转储会占用太多时间和内存(PC有8GB内存)。在Python中有没有更快的选项来处理大文件？这是我创建字典和转储数据的Python代码:fromBioimportSeqIOimportpickle,sysfastaSeq={}withopen('uniref90.fasta')as
具有以下数据框，A组有4个样本，B有3个样本，C有1个样本:groupdata_1data_20A141A252A363A474B145B256B367C14我想将数据转换为numpy数组，其中每一行都是一个包含其所有样本的组，并为样本较少的组填充零。生成如下数组:[[[1,4],[2,5],[3,6],[4,7]],#thisisAgroup4samples[[1,4],[2,5],[3,6],[0,0]],#thisisBgroup3samples[[1,4],[0,0],[0,0],[0,0]],#thisisCgroup1sample] 最佳答案
我正在尝试将AndroidMarket应用内购买集成到我的应用中，但不幸的是，每次我尝试购买真正的应用内产品时都会遇到一个恼人的错误。我已获取示例应用程序(Dungeons)并将其添加到我的应用程序中。我更新了公钥并将产品列表更新为以下内容:/**可以购买的产品的产品列表条目数组。*/privatestaticfinalCatalogEntry[]CATALOG=newCatalogEntry[]{newCatalogEntry("full","Fullv",Managed.MANAGED),};我已经使用Eclipse导出了该应用程序，并将其安装在我的手机上，并将其上传到了Andro
我正在尝试将AndroidMarket应用内购买集成到我的应用中，但不幸的是，每次我尝试购买真正的应用内产品时都会遇到一个恼人的错误。我已获取示例应用程序(Dungeons)并将其添加到我的应用程序中。我更新了公钥并将产品列表更新为以下内容:/**可以购买的产品的产品列表条目数组。*/privatestaticfinalCatalogEntry[]CATALOG=newCatalogEntry[]{newCatalogEntry("full","Fullv",Managed.MANAGED),};我已经使用Eclipse导出了该应用程序，并将其安装在我的手机上，并将其上传到了Andro
我想知道这里是否有人可以提供以下场景的一些代码示例。我对使用xmpppy执行此操作特别感兴趣，因为我已经在我的应用程序中使用了该库，但其他库也可以。不幸的是，xmpppy项目网站没有这方面的任何示例。浏览专家/高级API文档，我不知道该怎么做，或者xmpppy不支持多用户聊天(MUC)？通过邀请特定用户(例如2或3)来创建MUC向现有MUC发送消息(假设您知道它是MUCJID句柄或昵称)在XMPP服务器上查找现有的MUC，获取JID或昵称等。如果这是通过获取名册完成的，我们只想查找MUC，忽略用户。我在这里找到了某种答案，但随后我可能不得不学习新的库API调用并弄清楚如何执行上述场景，
我在一个文件夹中有多个csv文件，我想在一个数据框中全部打开它们并插入一个具有相关文件名的新列。到目前为止，我编写了以下代码:importpandasaspdimportglob,osdf=pd.concat(map(pd.read_csv,glob.glob(os.path.join('path/*.csv'))))df['filename']=os.path.basename(csv)df这给了我想要的数据框，但在新的“文件名”列中，它只列出了文件夹中每一行的最后一个文件名。我正在寻找每一行以其关联的csv文件填充。不仅仅是文件夹中的最后一个文件。非常感谢对这位新手的任何帮助。
我想通过读取文本文件来创建一个多索引DataFrame。创建多索引然后使用df.loc[[],[]]从文本文件向其分配数据，或者将行连接到DataFrame是否更快？>并在末尾设置DataFrame的索引？或者，使用列表或dict来存储从文件中读取的数据，然后从中创建一个DataFrame是否更快？是否有更pythonic或更快的选项？示例文本文件:A=1B=1Cdata0112A=1B=2Cdata1324A=2B=1Cdata0526输出数据框:ABCdata1101121213242105261月18日更新:这链接到HowtoparsecomplextextfilesusingP
我有一个巨大的数据框，其中包含值和空白/NA。我想从数据框中删除空白并将列中的下一个值向上移动。考虑以下示例数据框。importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(5,4))df.iloc[1,2]=np.NaNdf.iloc[0,1]=np.NaNdf.iloc[2,1]=np.NaNdf.iloc[2,0]=np.NaNdf012301.857476NaN-0.462941-0.60060610.000267-0.540645NaN0.4924802NaNNaN-0.8038890.52797330.56
我有一个字典S作为:{1:[11.1,13,15.0],2:[6.9,8.5,10.17],3:[3.86,4.83,6.07],4:[3.86,4.83,6.07],5:[2.31,2.58,3.02]}还有一个数组D1_inv为:[0.0248,0.0296,0.0357]我需要获得S和D1_inv中所有项目的乘积。例如，对于S[1]:[round(i*j,4)fori,jinzip(S[1],D1_inv)]Out[282]:[0.2753,0.3848,0.5355]对于S[2]:[round(i*j,4)fori,jinzip(S[2],D1_inv)]Out[283]:[0
对于由空格/制表符分隔的输入文件，例如:123456789如何读取行并拆分整数，然后保存到列表或元组中？谢谢。data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]data=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] 最佳答案 一种方法，假设子列表在不同的行上:withopen("filename.txt",'r')asf:data=[map(int,line.split())forlineinf]请注意，with语句直到Python2.6才正式生效。如果您使用的是早期版本，则需要执行以下操作from__future_
