我有650,000行的file1,有两个参数"Chr“和"Pos”。我想将这个文件与dbsnp (file2)数据转储进行比较,并与dbSNP转储中存在的Chr和Pos col进行匹配。匹配后,将获取相应的rsid。我尝试使用Python Panda的,但是我的进程被杀死了。当它尝试50000行时,它就起作用了。 如何从dbSNP (file2)获取整个数据集(file1 = 650k行)的rsid #Program to compare Chr and Pos of a sample with dBSNP and fetching RSIDs
import pandas a
我在Databricks的Pyspark环境中工作,有一个pyspark数据框架,我将其称为df。 我需要将这个spark数据帧推送到csv文件中,我无法这样做。虽然没有弹出错误,但数据帧没有复制到csv中。下面是通用代码 path = “ “ #CSV File Location
header = “This is the header of the file"
With open(path,”a”) as f:
f.write(header+”\n”)
df.write.csv(path=path,format=“csv”,mode=“append”)
在下面的场景中,我需要用另一个列值填充我的空列值。 my.csv country newCountry
France Argentina
Uruguay
Germany Ireland 所需输出: country newCountry
France Argentina
Uruguay Uruguay
Germany Ireland 我的代码: df.loc[df['newCountry'] == '', 'newCountry'] = df['country']
我有大约70 MD的MD模拟输出。固定行数解释和固定行数数据的模式在文件中有规律地重复。如何逐块读取Dask Dataframe中的文件,其中的解释行被忽略?
我成功地在pandas.read_csv的skiprows参数中编写了一个lambda函数,以忽略解释行,只读取数据行。我将pandas输入的代码转换为dask one,但它不起作用。在这里您可以看到用dd.read_csv替换pandas.read_csv所编写的dask代码:
# First extracting number of atoms and hence, number of data lines:
with open(f
我可以分组大数据集,并制作多个CSV,excel文件与Pandas数据框架。但是,如何对700 K记录进行同样的处理,将记录分组到230组中,并使230 CSV文件具有国别性。
使用熊猫
grouped = df.groupby("country_code")
# run this to generate separate Excel files
for country_code, group in grouped:
group.to_excel(excel_writer=f"{country_code}.xlsx", sheet_name=count
我想使用从csv文件导入的数据。但是,在csv文件中有许多我不需要的信息行。比方说,应该删除前三行和125之后的所有行中的数据。我如何使用Python完成这项工作?我已经想出了删除前三行的方法,但其余部分仍然有问题。 import csv
csv_file = open('Raman_060320.csv')
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter='\t')
for skip in range(3):
next(csv_reader)
for row in csv_reader:
pri
我使用了以下代码将大量的空列从txt文件插入到csv文件中,但我无法为任何行或列分配值。
data = pd.read_csv('DefaultPermList.txt',sep='\n',header=None)
data = data.set_index(0).T
data.to_csv('./data.csv', index = False)
df = pd.read_csv("data.csv")
我只想分配由csv文件中0值的300+列组成的整个行。我还想问一问,如何为一个特定的行或列分配一个值,如何比较一个值,比如一
我有一个很大的csv文件(5 5GB),其中包含大约50M行。我想让更小的块csv(~1M行)从原始的csv文件。我尝试了下面的方法来分块,但花了很多时间来执行分块:
1. I used Pandas to read data from csv and make chunk and write into chunk csv file.
import pandas
rows = pd.read_csv('test.csv', chunksize=1000000)
for i, chunck in enumerate(rows):
chunck.to_csv('