python任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中）¶

好的，我知道了。对于你的问题，我可以给出以下示例代码：

import numpy as np

# 生成随机数据作为基因表达量
gene1 = np.random.rand(100)
gene2 = np.random.rand(100)

# 离差标准化
gene1_scaled = (gene1 - gene1.mean()) / gene1.std()
gene2_scaled = (gene2 - gene2.mean()) / gene2.std()

# 标准差标准化
gene1_std = (gene1 - gene1.mean()) / gene1.std(ddof=1)
gene2_std = (gene2 - gene2.mean()) / gene2.std(ddof=1)

# 打印结果
print("离差标准化后的基因1表达量：\n", gene1_scaled)
print("离差标准化后的基因2表达量：\n", gene2_scaled)
print("标准差标准化后的基因1表达量：\n", gene1_std)
print("标准差标准化后的基因2表达量：\n", gene2_std)

需要注意的是，离差标准化和标准差标准化的计算公式略有不同，具体可以参考上面的代码实现。同时，这里使用了 numpy 库来生成随机数据并进行计算。

相关问题

（1）读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 ​ ​ （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名¶

很好，以下是你的答案：

(1)

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=79)
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=31)

(2)

df1.dropna(inplace=True)
df2.dropna(subset=['Gene Symbol'], inplace=True)
df2['gene'] = df2['Gene Symbol'].str.split(' /// ').str[0]
df1.rename(columns={'ID_REF': 'ID'}, inplace=True)
df = pd.merge(df1, df2[['ID', 'gene']], on='ID')
df = df.groupby('gene').mean().reset_index()

(3)

df = df.T.reset_index()
df.columns = df.iloc[0]
df = df[1:].reset_index(drop=True)
df['label'] = df['!Sample_title'].str.extract(r'(N|C)')
df = df.iloc[:, :-1]
dummy_label = pd.get_dummies(df['label'], prefix='label', drop_first=True)
df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1)
df.drop('!Sample_title', axis=1, inplace=True)

(4)

df = df.T.reset_index()
df.columns = df.iloc[0]
df = df[1:].reset_index(drop=True)
df['label'] = df['!Sample_title'].str.extract(r'(N|C)')
df = df.iloc[:, :-1]
dummy_label = pd.get_dummies(df['label'], prefix='label', drop_first=True)
df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1)
df.drop('!Sample_title', axis=1, inplace=True)

(5)

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

label_encoder = LabelEncoder()
df['label'] = label_encoder.fit_transform(df['label'])
one_hot_encoder = OneHotEncoder(categories='auto', sparse=False)
dummy_label = one_hot_encoder.fit_transform(df[['label']])
dummy_label = pd.DataFrame(dummy_label, columns=['label_N', 'label_C'])
df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1)
df.drop('label', axis=1, inplace=True)

(6)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 离差标准化
scaler1 = StandardScaler()
df['gene1_normalized'] = scaler1.fit_transform(df[['gene1']])
# 标准差标准化
scaler2 = StandardScaler(with_std=False)
df['gene2_normalized'] = scaler2.fit_transform(df[['gene2']])

(7)

# 离散化
df['gene3_discretized'] = pd.cut(df['gene3'], bins=3, labels=['low', 'medium', 'high'])

(8)

A = df.groupby('gene').mean()[['label_N', 'label_C']]

(9)

A['diff'] = abs(A['label_N'] - A['label_C'])
top10_genes = A.nlargest(10, 'diff').index.tolist()

python离差标准化

Python中离差标准化，也称为Z-score标准化，是一种常见的数据预处理技术，它将特征值转换到均值为0，标准差为1的标准正态分布上。这种标准化方法使得不同尺度的数据在同一空间内比较，有助于提高许多机器学习算法的性能，特别是那些对数据分布敏感的模型，如线性回归、支持向量机等。

离差标准化的过程可以分为以下几个步骤：
1. 计算每个特征的平均值（mean）和标准差（standard deviation）。
2. 对于每个样本的某个特征，计算 (x - mean) / standard_deviation，其中x是该特征的原始值。
3. 返回标准化后的结果。

在Python中，可以使用NumPy库来实现这个过程。例如：

import numpy as np

def z_score_standardization(data):
    return (data - data.mean()) / data.std()

# 使用示例
data = np.array([...])  # 你的数据集
normalized_data = z_score_standardization(data)