图片本文介绍了 Parquet 和 Feather 两种文件类型，可以提高本地存储数据时的读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小。大型 CSV 文件的克星！...Parquet filesdf.to_parquet("df.parquet")# Reading Parquet filesdf_parq = pd.read_parquet("df.parquet") Feather...格式import pandas as pddf = pd.read_csv("some_data.csv")# Saving Feather filesdf.to_feather("df.feather...")# Reading Feather filesdf_feat = pd.read_feather("df.feather") 总结在本篇内容中，ShowMeAI给大家介绍了提高读写速度的数据格式，如果您不想使用
Docker’s official GPG key sudo mkdir -m 0755 -p /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux...arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux...sha1sum -c hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather.sha1sum.txt...hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather # get motif database wget...运行这两个步骤 # human n_jobs=12 mtx_path=X.loom dir=/home/victor/DataHub/SCENIC tfs=$dir/hs_hgnc_tfs.txt feather
解决步骤： 打开你电脑装的linux系统或者git也可以啊 cd data 进入文件夹 先运行如下命令下载一个文件 用来检查数据完整性。...运行如下一句命令 awk -v feather_database=${feather_database} '$2 == feather_database' sha256sum.txt | sha256sum
计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然，在Linux眼中，是文本流)。我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来，转换成文本流 (这个过程叫做serialize)，然后将文本流存入到文件中。...1) 将内存中的对象转换成为文本流： import pickle # define class class Bird(object): have_feather = True way_of_reproduction...当然，我们也可以使用pickle.dump()的方法，将上面两部合二为一: import pickle # define class class Bird(object): have_feather...pickle.load()的方法，将上面步骤合并: import pickle # define the class before unpickle class Bird(object): have_feather
: number, feather?...this.round : min; } if (feather !== null) { this.feather = feather >= 0 ?...feather : 0; this.feather = this.feather <= this.round ?...: number, feather?...== null) this.radius = radius; if (feather !== null) this.feather = feather >= 0 ?
= size // 3 # 羽毛的长度 feather_gap = size//10 # 羽毛的间隔 for i in range(feather_num)...: draw_line(feather_gap, angle+180, False) # 箭柄，不折返 draw_line(feather_length, angle + 145,...True) # 羽翼，要折返 draw_line(feather_length, angle + 145, False) draw_line(feather_num*feather_gap...(feather_gap, angle+180, False) # 箭柄，不折返 draw_line(feather_length, angle - 145, True)...# 羽翼，要折返 draw_line(feather_length, angle - 145, False) draw_line(feather_num*feather_gap, angle, False
mus_musculus/mm9/refseq_r45/mc9nr/gene_based/mm9-500bp-upstream-10species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather...write.csv(t(as.matrix(pbmc3k@assays$RNA@counts)),file = "for.scenic.data.csv") Step2.pySCENIC常规运行（Python+Linux.../sample.loom ls $tfs $feather $tbl #2.1 grn pyscenic grn \ --num_workers 10 \ --output adj.sample.tsv...grnboost2 \ sample.loom \ $tfs #转录因子文件，1839个基因的名字列表 #2.2 cistarget pyscenic ctx \ adj.sample.tsv $feather...最重要的三个文件如下: image-20230131191733555 在Linux跑完scSCENIC的流程后，接下来基于R语言，将loom数据粗处理，然后导入Seurat单细胞数据进行可视化。
csv feather hdf5 jay parquet pickle 数据存储格式对比 ? 01 csv csv格式是使用最多的一个存储格式，但是其存储和读取的速度会略慢。...02 feather feather是一种可移植的文件格式，用于存储Arrow表或数据帧（来自Python或R等语言），它在内部使用Arrow-IPC格式。...Feather是在Arrow项目早期创建的，作为Python（pandas）和R的快速、语言无关的数据帧存储的概念证明。...feather可以显著提高了数据集的读取速度 03 hdf5 hdf5设计用于快速I/O处理和存储，它是一个高性能的数据管理套件，可以用于存储、管理和处理大型复杂数据。...读取 %%time data = pd.read_feather("..
(feather) library(data.table) write.csv(df, file = path_csv, row.names = F) write_feather(df, path_feather...::read_feather(path_feather), times = 10) # save(benchmark, file = "benchmark.rda") 速度最快的是feather::read_feather...,但需要预先把数据存储为feather格式。...,其次是feather::read_feather，然后是fread。...,但需要预先把数据存储为feather格式。
(size): angle = 30 # 箭的倾角 feather_num = size // 6 # 羽毛的数量 feather_length = size // 3...# 羽毛的长度 feather_gap = size // 10 # 羽毛的间隔 for i in range(feather_num): draw_line(feather_gap...(feather_length, angle + 145, False) draw_line(feather_num * feather_gap, angle, False) draw_line...(feather_length, angle + 145 + 180, False) for i in range(feather_num): draw_line(feather_gap...draw_line(feather_length, angle - 145, False) draw_line(feather_num * feather_gap, angle, False)
var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示构建选区时是否抗锯齿。...var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示构建选区时是否抗锯齿。...var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示创建选区时是否抗锯齿。...var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示创建选区时是否抗锯齿。...app.activeDocument.selection.select(region, type, feather, antiAlias);//通过调用[selection]对象的[feather]方法
2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始，在矢量文件读写方面，新增了.feather...图1 在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要注意，这些新功能依赖于...图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小...shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用...feather和parquet来代替传统的文件格式。
2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始，在矢量文件读写方面，新增了.feather...Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： 图1 在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather...()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要「注意」，这些新功能依赖于pyarrow，首先请确保pyarrow被正确安装，推荐使用conda...的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小 shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB...所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用feather和parquet来代替传统的文件格式。
cistarget/databases/，根据需求下载，human需要下载的两个文件是： # hg19-500bp-upstream-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather...hg19-500bp-upstream-7species.mc9nr.feather # hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather...hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather SCENIC R包调试 在运行SCENIC分析时，主要报错点有两个，分别叙述如下： bug1: getDbAnnotations...# 在linux下通过如下方式查看checkAnnots函数的所在位置 # 下载SCENIC R包文件，解压后的R子文件夹即是R代码所在 grep checkAnnots *R # class_ScenicOptions.R
羽毛、戒指、耳环是3个具体的配件，它的实现如下： class Feather: Accessory{ override fun name(): String = "Feather" override...fun type(): String = accessory.type() } 现在羽毛戒指和耳环分别可以这样表达Feather(Ring())、Feather(Earrings())。...Feather运用组合持有了一个抽象的配件，这样被注入配件的行为就得以复用。name()和cost()在复用行为的基础上追加了新的功能，而type()直接将实现委托给了accessory。...运用 Kotlin 的委托语法可以进一步简化Feather类： class Feather(private var accessory: Accessory): Accessory by accessory...{ override fun name(): String = "Feather" + accessory.name() override fun cost(): Int = 20 +
2489 NA # 8 1449 NA # 9 3665 NA # 10 3863 NA # # ... with 1,990 more rows 把文件保存为rds或者feather...#> 4 787 NA #> 5 37 NA #> 6 2332 NA #> # … with 1,994 more rows ##feather...可以被python使用 library(feather) write_feather(challenge, "challenge.feather") read_feather("challenge.feather...787 #> 5 37 #> 6 2332 #> # ... with 1,994 more rows ##python input import feather...path = 'data/co2.feather' df_co2_feather = feather.read_dataframe(path)
---- 字典方法 字典也是对象，和列表一样，字典也提供了一些实用的方法，下面是介绍 clear clear方法用于清空字典中的所有项： >>> d = {'name':'feather', 'age'...', 'blog':['https://blog.csdn.net/lonely_feather', 'https://featherl.gitee.io/']} >>> y = x.copy() >>...> y['name'] = 'Lee' >>> y['blog'].append('https://www.cnblogs.com/featherl/') >>> x {'name': 'feather...', 'blog': ['https://blog.csdn.net/lonely_feather', 'https://featherl.gitee.io/', 'https://www.cnblogs.com...', 'age':18} >>> x.update(y) >>> x {'name': 'feather', 'blog': 'https://featherl.gitee.io', 'age': 18
E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 第2步 - 添加R存储库 sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux...sudo -i R 您应该收到类似于以下内容的输出： R version 3.5.1 (2018-07-02) -- "Feather Spray" Copyright (C) 2018 The R Foundation...for Statistical Computing Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) ...
/繁殖的抽象方法 } Bird.java： package core; public abstract class Bird extends Animal {//鸟类--继承动物类 String feather...;//羽毛 public Bird (String feather) {//构造方法 System.out.println("创建了一个鸟类"); this.feather = feather...; } public void growFeather () {//具体方法--长羽毛 System.out.println("长满" + feather + "羽毛"); }...) { super(feather); System.out.println("我是一只海鸥"); } @Override public void move() {...) {//构造函数 super(feather); System.out.println("我是一只小鸡"); } @Override public void move()
compression) elif file_name.endswith('.orc') : df.to_orc(file_name) elif file_name.endswith('.feather...') : df.to_feather(file_name) elif file_name.endswith('.h5') : df.to_hdf(file_name, key= 'df')...df.parquet','snappy'], ['df.parquet','gzip'], ['df.orc','default'], ['df.feather...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather，而不再使用CSV ?是吗？ “这取决于你的系统。” 如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。
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