随笔分类 - Python
pandas基本用法
摘要：1、#导入pandas模块 import pandas as pd 2、读取csv文件数据 df = pd.read_csv(file, sep=''\t) #首行作为column_index df = pd.read_csv(file, sep=''\t, header=None)#首行不作为co
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将Python打包成exe文件
摘要：经常需要在多个PC上运行python脚本，但又嫌麻烦在每个PC上都安装python并配置环境。这时使用pyinstaller将python脚本打包成exe软件，可以完美解决上述问题。 首先通过pip install pyinstaller安装pyinstaller包 然后通过命令行pyinstall
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python绘制频次直方图
摘要：笔者有两文件，其中的数据结构如下，要比较两个文件中每行的最大值与次大值的比值的分布情况，通过频次分布图进行比较 #加载lib import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Si
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python DataFrame函数
摘要：1、读取txt文件，并打印前10行 data = pd.read_table(input.txt) print(data.head(10)) data = pd.read_table(input.txt, header=None) 读取时加上header=None，第一行不作为column name
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ImportError: DLL load failed while importing _cext: 找不到指定的模块
摘要：网上搜索说，这个错误表明Python在尝试导入名为_cext的扩展模块时失败了，这通常是因为它依赖的某些动态链接库（DLL）文件无法被正确加载。这可能是因为相应的DLL文件不存在于预期的位置，或者系统缺少运行该DLL所必需的其他依赖项。 在一个帖子中看到通过pip install msvc-runt
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python merge函数使用
摘要：函数语法: pd.merge(left, right, how="inner, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True) 参数解释: left - 数据顿对象。 righ
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解决报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa1 in position 13: invalid start byte
摘要：data_frame = pd.read_csv(Filepath, encoding='utf8') 在使用上述代码读取csv文件时报错“UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa1 in position 13: invalid
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如何从Notepad++运行python（转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/381986542）
摘要：从Notepad++可以直接配置快捷键运行当前python程序。 点击 运行(R) -运行(R)... 在弹出的输入框内输入以下命令，点击 保存... 分配一个名称与快捷键，即可以按快捷键运行当前程序。 cmd /k cd /d "$(CURRENT_DIRECTORY)" & python "$(
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python安装第三方库
摘要：在使用python时经常会遇到需要安装第三方库的情况，尤其是在一台新的服务器或者电脑上工作的时候。例如，在运行代码时出现下所示提示时，意思是本地没有pandas包，需要安装。此时可以在cmd终端窗口中使用pip进行安装。 Traceback (most recent call last): File
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python修改pip源
摘要：在安装好python后，有时候会根据需要安装一些python包，默认的pip源地址下载速度往往比较慢，经常会报超时错误。比较好的解决办法是修改pip默认源为国内源。国内比较靠谱的源地址有： pypi 清华大学源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyp
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python if条件判断dataframe是否为空
摘要：在使用python for循环做数据处理时，会遇到某些文件为空，导致程序报错，可以使用dataframe.empty加if条件判断进行解决 例如： 1 data = pd.read_csv(file, skiprows=1, header=None, error_bad_lines=False) 2
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python学习——利用循环实现分类散点图绘制
摘要：数据示例 代码实例
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python学习——通过命令行参数根据fasta文件中染色体id提取染色体序列
摘要：提取fasta文件genome_test.fa中第14号染色体的序列，其内容如下： 用python以及命令行参数实现 新建.py文件“”GetSeqFromChrID.py”， python脚本如下： 命令行参数输入如下：红色字体是输入部分 结果如下：
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python学习——把读取fasta文件的代码封装成函数
摘要：将读取文件的代码封装成函数，并使其作为模块可在其他程序运行 创建fasta_def.py文件，并输入如下代码： 新建一个test.py文件 输入如下代码调用上述模块fasta_def
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python学习——把计算GC含量的代码封装成函数
摘要：把代码封装成函数的好处是可以重复使用该段代码，并且会使代码结构清晰 例如要计算chr1以及chr2染色体的GC含量，代码如下：
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python学习——使用argparse参数解释器传递命令行参数
摘要：argparse是python中用于传递和解析命令行参数的模块，例如： 从cmd输入命令行 E:\15_python\DEBUG>python fasta_argparse.py -avg -min_len 50 100 10 200 40 回车得到 total length:300.00avera
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python学习——生成列表并修改其元素
摘要：以人类染色体个数为例： 通过range()函数快速生成一系列整数，将其一列表的形式存储；对其进行扩展；然后修改列表中的元素（染色体id）,生成Chr_形式 cmd终端python代码如下： 用VSCode编写python
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python学习——读取染色体长度（七：for循环对染色体序列进行反向互补）
摘要：对fasta文件genome_test.fa中的染色体序列进行反向互补，并输出到文件genome_test_RC.fa genome_test.fa >chr1ATATATATAT>chr2ATATATATATCGCGCGCGCG>chr3ATATATATATCGCGCGCGCGATATATATAT
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python学习——读取染色体长度（七：读取fasta文件）
摘要：读取fasta文件genome_test.fa，并计算染色体总长，同时输出最长染色体编号、序列以及长度 fasta文件genom_test.fa的内容如下： >chr1ATATATATAT>chr2ATATATATATCGCGCGCGCG>chr3ATATATATATCGCGCGCGCGATATAT
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python学习——读取染色体长度（六：读取含有染色体长度的文件）
摘要：含有染色体长的文件chr_len.txt chr1 10chr2 20chr3 30chr4 40chr5 50 python脚本 #传递命令行参数 import sys # 导入模块 # 从命令行获取文件名称 f_chr_len = sys.argv[1] # 定义命令行参数，1表示变量1 # 打
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