需求分析近期需要一个脚本将录入员录入的两个Excel文件进行比对，检查二者录入的内容是否相同，将有错的内容以log日志的方式输出到.txt文件中，输出的内容是“文件1的路径”+“文件2的路径”+“哪个sheet表”+“第几列出问题”。这样方便人员进行确认并重新找出进行检查。根据这样的需求，首先确定了所使用的工具和程序编写架构：读取Excel表的数据：使用Python中的Panda库，其中的函数可以
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2023-06-16 15:13:37
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目录目标物种和序列相关Seq列表多序列比对的原理和方法相关的工具建树的几种方法实际操作Muscle&ClustalW可视化结果newick文本MEGAX本地构建流程距离矩阵和自带建树手动建树结果关于NEWICK格式 目标物种和序列物种：冠状病毒中能够感染人的7种病毒
序列来源：NCBI上已经公布的Ref序列，我们只采用了其中的6种。相关Seq列表多序列比对的原理和方法相关的工具Clusta
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2024-01-09 15:20:11
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# Python 多序列比对的入门指南
在生物信息学和数据科学中，多序列比对是一个非常重要的技术，它可以帮助我们了解同一生物种群中的不同个体之间的基因序列异同。今天，我们将带你一步一步走过多序列比对的流程，并且使用 Python 编写相应的代码。
## 多序列比对的流程
我们可以将多序列比对的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-13 09:35:08
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# 如何在Python中实现多序列比对
多序列比对是生物信息学中分析基因组、蛋白质或其他生物序列的关键技术之一。通过多序列比对，我们可以识别相似性、进化关系以及功能上的重要区分。在本篇文章中，我将指导你如何使用Python进行多序列比对。
## 流程概述
首先，我们先梳理完成多序列比对的流程。在这部分，我将以表格的形式展示各个步骤的概览。
| 步骤编号 | 步骤描述
【生信MOOC】生物序列比对工具2——多序列比对文章的文字/图片/代码部分/全部来源网络或学术论文，文章会持续修缮更新，仅供大家学习使用。目录【生信MOOC】生物序列比对工具2——多序列比对1、多序列比对的定义和用途2、多序列比对的要求3、多序列比对工具——EMBL - Clustal Omega4、多序列比对工具——EMBL - TCOFFEE - Expresso5、多序列比对的保存格式6、多
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2024-01-05 22:31:04
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# 使用Python实现多序列比对的指南
作为一名新手开发者，了解如何在Python中实现多序列比对是一个重要的技能。多序列比对通常用于生物信息学中的基因和蛋白质序列分析。本篇文章将带你从头到尾完成这个任务，包括必要的步骤、代码实现以及注释，帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概述
我们可以将实现多序列比对的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 多序列比对的Python实现
在生物信息学中，多序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA）是帮助研究蛋白质、RNA或DNA序列关系的重要工具。通过对多条序列进行比对，我们可以发现它们之间的相似性和差异性，从而推测其进化关系和功能。
在Python中，我们可以使用多种库来实现多序列比对。其中，最常用的库之一是`Biopython`。本文将介绍如何使用`Bio
原创
2024-08-23 08:04:15
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有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函数，def f(x)，参数为实发工资。定义两个空list，循环分别插入取整、取余
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2023-07-10 17:26:24
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tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光.虽然有可能(见下文)NumPy不适合这个.你可能最好使用Pandas.问题的原因：值正在按字符串排序.您需要将它们排序为整数.In [7]: sorted(['15', '8'])Out[7]: ['15', '8']In [8]: sorted([15, 8])Out[8]: [8, 15]发生这种情况是因为order_array包含字符串.
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2024-02-23 12:00:22
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最近在做一个数据库异构复制的项目,客户表示需要一个数据比对的工具,我就自己写了一个异构数据库的比对python脚本.这个比对脚本只能比对数量,不能比对具体的记录.使用的sql语句也是最基础的select count(*) 这种,没有开并发所以对大表可能比对时间稍长.基本原理是将需要比对的数据写到一张表里,先读取那个表里的数据,取出需要比对的表.然后创建多进程,同时在原端和目标端count.然后将c
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2023-08-03 00:00:11
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2、ClustalX进行多重序列比对2.1 首先，打开ClustalX，依次在菜单栏选择“File”-“Load Sequences”导入我们的目的序列（fas格式）。2.2 然后进行完全比对，依次选择“Alignment”-“Do Complete Alignment”2.3 选择保存路径，点击“OK”。一般默认生成两个文件，分别是*.aln和*.dnd文件，可以用“记事本”打开。由于*.aln
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2024-04-28 17:03:20
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# Python 多列数据处理的简明指南
在数据科学与数据分析中，处理多列数据是一个常见且重要的任务。Python 中的 Pandas 库特别擅长处理多列数据，可以轻松地执行数据清洗、变换和分析等操作。从 CSV 文件读取数据到处理数据框，掌握 Python 的多列数据处理是每个数据分析师必备的技能。
## 什么是多列数据？
多列数据指的是由多个特征（列）组成的数据集。比如，一个旅游数据集可
原创
2024-08-26 07:18:15
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近日，MindSpore社区与北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）、北京大学化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出蛋白质多序列比对（Protein MSA）数据集，希望在标准化的数据集基础上，支撑研究人员开发先进的AI模型，加深对蛋白质结构、功能和进化的认知，并进行蛋白设计与改造。此数据集的相关代码及数据集说明已依托于华为全场景AI框架MindSpore进行开源开放、定期
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2024-07-30 16:24:45
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# Python DataFrame 多列分组多列求和的应用
在数据分析和处理过程中，我们常常需要对数据进行分组和聚合操作。特别是在使用Pandas库时，基于多个列进行分组并对多个列求和是一个非常实用的技能。本文将深入探讨如何在Python中利用Pandas进行多列分组和多列求和，并给出代码示例，以及状态图和关系图以增强理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已经安装了Pa
原创
2024-09-22 04:17:25
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用一段序列的复杂度来测度这段序列可能是编码区呢？还是编码区？如果这短序列的复杂性越高，也就是说花样越多的话。这段序列越像是编码区。外显子是被内含子隔开的. 用数据库资源如何发现新基因通过数据库资源发现新基因的途径:1.这两个途径就是你用了什么样的数据库资源,利用数据库当中的基因组序列进行来发现新的基因.发现新的编码序列.通过实验得到的基因组序列发现先的编码序列。
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2024-04-18 14:25:02
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# Python比对Excel中两列内容
## 1. 介绍
在Python中，我们可以使用Openpyxl库来读取和操作Excel文件。当我们需要比对Excel文件中的两列内容时，可以通过读取两列数据，逐行进行比对，并记录差异。
在本文中，我将向你展示如何使用Python和Openpyxl库来实现这个功能。
## 2. 流程
下面是整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-20 09:12:49
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编译整理 | 乾明出品 | 量子位(QbitAI)最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，
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2024-08-01 16:07:32
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行选择Pandas进行行选择一般有三种方法：连续多行的选择用类似于python的列表切片按照指定的索引选择一行或多行，使用loc[]方法按照指定的位置选择一行多多行，使用iloc[]方法行选择Pandas进行列选择一般有三种方法：通过指定列名选择单列，df['列名']通过指定列名选择多列，df['列名1','列名2']非常容易让人混淆的，通过列的索引号选择多列，df[[0,1,2]
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2023-06-16 19:48:53
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数据分析过程中，经常会使用Python之对DataFrame的多列数据运用apply函数操作，通过上述操作可以快速综合多列数据得到相应结果。如果得到的结果只有一个数，则可以直接赋值到DataFrame中的新字段，但是我在分析过程中往往会遇到，函数结果为元组（例如得到两个字段），此时需要将结果分别赋值到DataFrame中的两个新字段，否则需要两次运用apply函数赋值两次。经过搜索，可以通过下述方
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2023-06-10 00:20:19
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Pandas 的列/行操作一、列操作1.1 选择列1.2 增加列1.3 删除列（del 和 pop 函数）二、行操作2.1 选择行2.1.1 通过 label 选择行（loc 函数）2.1.2 通过序号选择行（iloc 函数）2.1.3 通过序号选择行切片2.2 增加行（append 函数）2.3 删除行（drop 函数） 一、列操作1.1 选择列d = {'one' : pd.Series([
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2023-06-11 14:15:04
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