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

好的，我理解了你的要求。根据你提供的信息，我可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取基因芯片文件
df = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', skiprows=49, sep='\t', index_col=0)

# 转置df
df = df.T

# 提取样本标签
labels = []
for title in df.index:
    if 'normal' in title.lower():
        labels.append('N')
    elif 'tumor' in title.lower():
        labels.append('C')
    else:
        labels.append('Unknown')
        
# 添加label列
df['label'] = labels

# 打印df并保存
print(df)
df.to_csv('transposed_df_with_label.csv', index=False)

这段代码将基因芯片文件读入到一个DataFrame中，然后转置，接着从样本名称中提取出样本标签，然后将标签添加到DataFrame中的一个新列label中，最后打印DataFrame，并将其保存到一个CSV文件中。需要注意的是，代码中的skiprows参数和sep参数需要根据实际情况进行调整。

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python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¶

好的，您可以使用 Pandas 提供的函数 `T` 来转置 DataFrame，使用 `str.contains()` 函数和 `apply()` 函数来从 `GSE83148_series_matrix.txt` 文件中提取样本标签信息，使用 `rename()` 函数来重命名列名，最后使用 `to_csv()` 函数将 DataFrame 保存到 CSV 文件。具体的代码如下：

# 转置 df
df = df.T

# 提取样本标签信息
sample_titles = df.iloc[0]['!Sample_title']
labels = sample_titles.apply(lambda x: 'N' if 'normal' in x else 'C')

# 添加 label 列
df = df.assign(label=labels.values)

# 重命名列名
df = df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Gene'})

# 打印 df
print(df)

# 将 DataFrame 保存到 CSV 文件
df.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`T` 函数用于转置 DataFrame，`iloc[0]` 用于获取第一行数据，`apply()` 函数用于将样本标题中包含 `normal` 的标注为 `N`，其他的标记为 `C`。`assign()` 函数用于新增一列 label，`rename()` 函数用于重命名列名。最后使用 `print()` 函数打印 df，并使用 `to_csv()` 函数将 DataFrame 保存到 CSV 文件。

(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

很抱歉，作为一个语言模型，我没有权限读取或处理本地文件。我能够提供的帮助是，根据您的指示生成代码以供您在本地执行。以下是回答您的问题的Python代码：

(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

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=31)
df2 = pd.read_csv("GPL570-55999.txt", sep="\t", skiprows=31)

(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)

df1.drop_duplicates(inplace=True)
df1.dropna(inplace=True)

df2.drop_duplicates(inplace=True)
df2.dropna(subset=["Gene Symbol"], inplace=True)

(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

df2["gene"] = df2["Gene Symbol"].apply(lambda x: x.split("|")[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()

print(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

sample_title = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", nrows=28, header=None)
sample_title = sample_title.iloc[27,:].str.split("_")
sample_title = sample_title.apply(lambda x: "N" if x[1]=="N" else "C")

df = df.T
df["label"] = sample_title.values
df = df.T

print(df)

df.to_csv("df.csv", index=False)

(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

dummy = pd.get_dummies(df["label"], drop_first=True)
df = pd.concat([df, dummy], axis=1)
df.drop(columns=["label"], inplace=True)

(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）

from sklearn.preprocessing import scale

# 离差标准化
gene1 = df.loc["Gene1"]
gene1_normalized = (gene1 - gene1.min()) / (gene1.max() - gene1.min())

# 标准差标准化
gene2 = df.loc["Gene2"]
gene2_normalized = scale(gene2)

(7)尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存）

# 假设选择"Gene3"
gene3 = df.loc["Gene3"]
gene3_discretized = pd.cut(gene3, bins=3, labels=["Low", "Medium", "High"])

(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

A = df.groupby(lambda x: "N" if x.endswith("N") else "C").mean().T

(9)提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

diff = abs(A["C"] - A["N"])
top10 = diff.nlargest(10).index.tolist()