计算raw_count.txt文件中每一个样本中最高表达的10个基因，并保存为数据框。

假设`raw_count.txt`中每一行表示一个样本的基因表达数据，第一列为样本名，后面的列为基因表达值。可以按照以下步骤实现：

1. 读取`raw_count.txt`文件，转换为数据框。
2. 对于每一行（即每一个样本），按照基因表达值从大到小排序，取前10个基因。
3. 将每个样本的前10个基因及其表达值保存为一个数据框，并将所有数据框合并为一个大的数据框。

以下是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 读取 raw_count.txt 文件，转换为数据框
df = pd.read_csv("raw_count.txt", sep="\t", header=None)

# 对于每一行，按照基因表达值从大到小排序，取前10个基因
top10_genes = df.iloc[:, 1:].apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).head(10).index.tolist(), axis=1)

# 将每个样本的前10个基因及其表达值保存为一个数据框，并将所有数据框合并为一个大的数据框
top10_df = pd.concat([pd.DataFrame({"Sample": df.iloc[i, 0], "Gene": top10_genes[i]}) for i in range(len(df))])

其中，`top10_genes`是一个Series，每个元素是一个列表，表示对应样本的前10个基因。`pd.DataFrame({"Sample": df.iloc[i, 0], "Gene": top10_genes[i]})`用于将一个样本的前10个基因及其表达值转换为一个数据框。最后，使用`pd.concat`将所有样本的数据框合并为一个大的数据框。