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将大型PostgreSQL表读入Python

我有以下数据： ID date Net Total Class 11 201706 XN 0.607500 P 53 201709 M9 0.989722 ...

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我使用python将代码替换为字符串： decoding_dict = {'A1A': 'blue', 'ZA3': 'GREEN', 'M9': 'HIGH'} 我有一份清单，上面有这些代码： ^ ...

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我想删除数据帧列中字符串的前3个字符，该列的字符串长度大于等于4 否则它们应该保持不变。在例如 bloomberg_ticker_y AIM9 DJEM9 # (should be M9) FAM ...

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我有3个文本文件：列表1.txt： 032_M5, 5 035_M9, 5 036_M4, 3 038_M2, 6 041_M1, 6 列表2.txt： 032_M5, 6 035_M9, 6 0 ...

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我想生成所有可能的结合条件。假设我有一个数据帧包含我需要的条件。在 Variable Cluster_no sub_group GDP_M3 1 GDP HPI_ ...

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我将项分为3个组，并希望生成如下示例所示的数组： Group 1 = {m1, m2, m3} Group 2 = {m4, m5} Group 3 = {m6, m7, m8, m9} {m1, ...

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具有以下简化的数据帧： Date Name Score V H M 2018-01-01 A 5 ...

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我有一个数据框如下： df=pd.DataFrame({ 'family' : ["A","A","B","B"], 'V1' : [5,5,40,10,], 'V2' :[50,10,180 ...

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我有一个清单： List1 = ['M1', 'M2', 'M3', 'M4', 'M5', 'M5', 'M5', 'M6', 'M7', 'M7', 'M8', 'M9', 'M10', 'M10 ...

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我已经制定了一个5和10队列人口增长代码，以建立均衡的出生率。每个队列针对不同的年龄组，即0-14岁，15-19岁，…到55-99岁。我想最终扩展到100个1年队列，但是，如果没有一个循环，这将是非常 ...

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我的DF看起来像那样 id zip location X2 65123 Houston T5 65123 Houston A1 nan Houston ...

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我尝试用python创建循环。代码如下所示。在 df=pd.DataFrame.copy(mef_list) form=['','_M3','_M6','_M9','_M12','_LN','_C'] ...

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这个库[1]的目的是提供一系列有用的模块和包，以便更容易地为元基因组学或任何类型的生物信息学分析构建自定义管道。它集成了生物信息学中其他著名的python库，如HTSeq、pysam、numpy和sc ...

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Gizmo-TP3 Gremlin服务器的异步Python 3驱动程序不赞成！！！将在Gremlin Server 3.0.0 M9发布后正式退役请尝试： aiogremlin Offi ...

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