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Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

成功部署 AlphaFold 3 是一个有挑战但值得的过程，本人一路试错，中途遇到很多BUG差点就放弃了，尤其是如果你是第一次在本地进行生物学计算工具的部署。通过这篇博客，希望能够为你提供一些部署过程中可能遇到的常见问题的解决方法。如果你在部署过程中遇到问题，欢迎在评论区留言，我们一起探讨学习！pdb` 文件，查看蛋白质的结构。成功部署 AlphaFold 3 是一个有挑战但值得的过程，本人一路试错，中途遇到很多BUG差点就放弃了，尤其是如果你是第一次在本地进行生物学计算工具的部署。

2、pd.DataFrame(列表)创造一个.DataFrame。列表中每个元素是DataFrame的按行排列的元素，即第n个元素放在第n行的0列。1、df[col].values.tolist() 解释，本例中 col=0。pd.concat([pd.DataFrame(df[col].values.tolist()), df[其他列]], axis=1)pd.DataFrame(df[col].values.tolist()) 将单元格元素是列表的列拆成多列。生成DataFrame如下。

蛋白质的等电点（或称为isoelectric point）是指蛋白质在某一特定pH下的电荷中性，也就是质子化程度为零，此时蛋白质的各种电荷（正负电荷）都会抵消，使得蛋白质不具有任何电荷性质，也就是不溶于水，只有在等电点的pH下，蛋白质才能够最容易溶解。以上就是使用Biopython来计算蛋白质的等电点的方法，它可以让生物信息学家以更快捷的方式来实现自己的研究目的，它可以帮助用户解析、操作和分析生物信息，比如序列比对、序列格式转换、蛋白质结构的预测和分析等等。3、Biopython计算蛋白质等电点的方法。

复制即可使用，仅需要修改传入的Excel名及Sheet名即可。最近因为工作需要python实现最适合的列宽。

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