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python数字转字符串固定位数_python-将String转换为64位整数映射字符以自定…「建议收藏」

(‘ACGT’, ‘0123’)): return int(seq.translate(_m), 4) 上面的函数使用str.translate()用匹配的数字替换4个字符中的每个字符(我使用静态str.maketrans...() function创建转换表).然后将所得的数字字符串解释为以4为底的整数....8字节整数表示形式.在上面的输出示例中,我使用format()字符串分别将该整数值格式化为十六进制和二进制字符串,然后将这些表示形式零填充到64位数字的正确位数....(‘ATCG’) for _ in range(28)]) for _ in range(10 ** 6)] 在使用2.9 GHz Intel Core i7的Macbook Pro和Python 3.6.5...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Python数据分析实战之数据获取三大招

, sep = ',' # 默认分隔符为, , header = 'infer' # 默认将第一行作为列名 ，header = None不要一第一行作为标题。...如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle将尝试将旧的python2名称映射到新名称在python3中使用。...sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值为数据间的分隔符。空("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。

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    Python数据分析实战之数据获取三大招

    , sep = ',' # 默认分隔符为, , header = 'infer' # 默认将第一行作为列名 ，header = None不要一第一行作为标题。...常用参数说明： sep : str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。...delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle将尝试将旧的python2名称映射到新名称在python3中使用。...sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值为数据间的分隔符。空("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。

    6.1K20

    pandas.read_csv 详细介绍

    分隔符 sep 字符型，每行数据内容分隔符号，默认是 , 逗号，另外常见的还有 tab 符 \t，空格等，根据数据实际的情况传值。...1)", engine='python') # 使用正则 分隔符 delimiter str, default None 定界符，备选分隔符，sep 的别名，效果和它一样。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...pd.read_csv(StringIO(data), converters={0: foo, 1: lambda x: x*3}) 真值转换 true_values 将指定的文本转换为...使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates

    5.3K10

    资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

    选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height

    2.9K20

    Python数据分析的数据导入和导出

    errors：可选，一个字符串，表示遇到解码错误时的处理方式。默认为'strict'。 object_hook：可选，一个函数，用于将解析的JSON对象转换为自定义的Python对象。...parse_float：可选，一个函数，用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int：可选，一个函数，用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...parse_constant：可选，一个函数，用于将解析的JSON常量转换为自定义的Python对象。默认为None。...JSON文件可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。 解析后的Python对象的类型将根据JSON文件中的数据类型进行推断。...sep：分隔符，默认为制表符（‘\t’）。 header：指定数据中的哪一行作为表头，默认为‘infer’，表示自动推断。 names：用于指定列名，默认为None，即使用表头作为列名。

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    深入理解pandas读取excel,tx

    如果不指定参数，则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 ?...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行

    6.2K10

    深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

    如果不指定参数，则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...{‘foo’ : 1, 3} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 [cg9my5za47...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行

    12.3K40

    Python基础-字符串的使用

    举例： >>> tab = "1,2,3,4,5" >>> print(tab.split("+")) #指定分隔符不存在，不进行分割 ['1,2,3,4,5'] >>> print(tab.split...> print(tab.split(",",2)) #指定分隔符，同时指定最大分割数量 ['1', '2', '3,4,5'] 如果不指定分隔符，将默认从单个或多个连续的空白符（空格、制表符、换行符等...Join和split、切片方法联合使用 #题目是：将[1,2,3]转换为123 >>> numbers = [1,2,3] >>> print(numbers) [1, 2, 3] #先将序列转换为字符串...格式&用法：str.capitalize() Casefold()将所有大写字符转换为小写后生成的字符串 注释：Python casefold() 方法是Python3.3版本之后引入的，其效果和 lower...replace将[1,2,3]转换为1 2 3 思路：首先将列表转换为字符串类型，然后通过切片str2 = str1[1:-1]的方法，将“[]”去掉，去掉之后再使用replace将逗号替换为空格即可。

    1.8K20

    awk 简单使用教程

    之前我一直使用 Python 来处理 Linux 的一些文本，但是对于一些大文本的简单处理，Python 麻烦而且慢，于是现在慢慢改用awk来处理，很多时候一行命令就能解决，因此非常方便。...，我们常用-F来制定输入的域分隔符，却忘记了制定输出的域分隔符，而导致经常是输入是TAB分割，保存后的文本变成了空白符分割。...awk -F "\t" '{OFS="\t"} {if ($4==3) $4=5}1' test.txt 上述命令指定输入分隔符为TAB，如果第4个字段为3，则将其替换为5，然后打印出来（{}后跟1表示打印...），打印的域分隔符为TAB## awk使用### BEGIN和END- BEGIN模块后紧跟着动作块，这个动作块在awk处理任何输入文件之前执行，所以它可以在没有任何输入的情况下进行测试，它通常用来做一些执行真正的文本处理之前的预处理工作...n的后缀部分使用示例：gsubawk 'gsub(/^root/,"netseek") {print}' /etc/passwd # 将以root开头的字符串替换为netseek并打印awk 'gsub

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    Pandas 25 式

    目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...这里需要注意的是： 1） pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\t') 里的 chipotle.tsv，是用 tab 作为分隔符的，所以要增加参数 sep=\t；...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

    8.4K00

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    这里需要注意的是： 1） pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\t') 里的 chipotle.tsv，是用 tab 作为分隔符的，所以要增加参数 sep=\t；...这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表， 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

    7.2K20

    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates

    6.4K60

    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates

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