# pandas-plink
[![PyPI-License](https://img.shields.io/pypi/l/pandas-plink.svg?style=flat-square)](https://pypi.python.org/pypi/pandas-plink/)
[![PyPI-Version](https://img.shields.io/pypi/v/pandas-plink.svg?style=flat-square)](https://pypi.python.org/pypi/pandas-plink/) [![Anaconda-Version](https://anaconda.org/conda-forge/pandas-plink/badges/version.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/pandas-plink) [![Anaconda-Downloads](https://anaconda.org/conda-forge/pandas-plink/badges/downloads.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/pandas-plink) [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/pandas-plink/badge/?style=flat-square&version=latest)](https://pandas-plink.readthedocs.io/en/latest/)
PLINK reader for Python.
It reads binary PLINK files into [Pandas](http://pandas.pydata.org) data frame
and [Dask](http://dask.pydata.org/en/latest/index.html) array.
This package handles larger-than-memory data sets by reading the SNP matrix
on-demand.
## Install
The recommended way of installing it is via
[conda](http://conda.pydata.org/docs/index.html)
```bash
conda install -c conda-forge pandas-plink
```
An alternative way would be via pip
```
pip install pandas-plink
```
## Running the tests
After installation, you can test it
```
python -c "import pandas_plink; pandas_plink.test()"
```
as long as you have [pytest](http://docs.pytest.org/en/latest/).
## Usage
It is as simple as
```python
from pandas_plink import read_plink
(bim, fam, G) = read_plink('/path/to/data')
```
Refer to [documentation](http://pandas-plink.readthedocs.io/en/latest/)
for more information.
## Authors
* **Danilo Horta** - [https://github.com/Horta](https://github.com/Horta)
## License
This project is licensed under the MIT License - see the
[LICENSE](LICENSE) file for details
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2024-03-07
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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pandas-plink-1.2.3
setup.py 2KB
LICENSE 1KB
PKG-INFO 3KB
pandas_plink
read.py 5KB
__init__.py 1KB
timeit.py 529B
_bed_reader.c 3KB
bed_read.py 2KB
builder.py 542B
test
data_files
data.fam 95B
data.bed 13B
data.bim 243B
test_reader.py 948B
pandas_plink.egg-info
SOURCES.txt 554B
top_level.txt 13B
PKG-INFO 3KB
requires.txt 85B
not-zip-safe 1B
dependency_links.txt 1B
MANIFEST.in 106B
setup.cfg 127B
README.md 2KB
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