我有一些大型基因组数据文件需要分析，它们有两种形式，一个单独的剂量文件如下:
id snp1 snp2 snp3 snp4 snp5 snp6
RS1->1000001 DOSE 1.994 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1000002 DOSE 1.291 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->100001 DOSE 1.992 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->100002 DOSE 1.394 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->10001 DOSE 1.994 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1001001 DOSE 1.904 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1002001 DOSE 1.094 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1003001 DOSE 1.994 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1004001 DOSE 1.994 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
RS1->1005002 DOSE 1.994 1.998 1.998 1.998 1.830 1.335
另一个包含一些摘要信息:
SNP Al1 Al2 Freq1 MAF Quality Rsq
22_16050607 G A 0.99699 0.00301 0.99699 0.00000
22_16050650 C T 0.99900 0.00100 0.99900 0.00000
22_16051065 G A 0.99900 0.00100 0.99900 0.00000
22_16051134 A G 0.99900 0.00100 0.99900 0.00000
rs62224609 T C 0.91483 0.08517 0.91483 -0.00000
rs62224610 G C 0.66733 0.33267 0.66733 0.00000
22_16051477 C A 0.99399 0.00601 0.99399 -0.00000
22_16051493 G A 0.99900 0.00100 0.99900 -0.00000
22_16051497 A G 0.64529 0.35471 0.64529 0.00000
第二个文件中的 SNP 列对应于第一个文件中的 snp1、snp2...。我需要使用第二个文件中的摘要信息进行一些质量检查和选择，然后对第一个文件中的数据进行相应的统计分析。
问题是，有适合这个任务的Python库吗？性能在这里至关重要，因为这些文件确实很大。谢谢!
最佳答案
对于以高性能和高效操作处理大文件和数据，确实没有比 pandas 更好的模块了
以下代码会将您的文件读入DataFrame并允许轻松操作:
import pandas as pd
data = 'my_data.csv'
df = pd.read_csv(data)
现在df是一个包含您的数据的高效数据框!另外，您甚至不需要说它是制表符分隔符，因为 pandas 会“嗅探”分隔符
关于用于大型制表符/逗号分隔文本文件的 python 库，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16444693/