我有一个dataframe，有两列，分别为gene_hgnc_id和embedding,现在我还有一个一维列表lis，里面的元素为gene_hgnc_id，如何将lis根据dataframe替换成embedding

你可以使用pandas库的merge函数，将两个DataFrame合并，然后根据lis中的gene_hgnc_id筛选embedding列，得到你想要的结果。

具体实现步骤如下：

1. 将lis转换成DataFrame格式

import pandas as pd

lis_df = pd.DataFrame({'gene_hgnc_id': lis})

2. 使用merge函数将两个DataFrame合并

merged_df = pd.merge(df, lis_df, on='gene_hgnc_id', how='inner')

这里的on参数表示根据gene_hgnc_id列进行合并，how参数表示使用内连接方式。

3. 筛选embedding列

result = merged_df['embedding']

最终得到的result就是根据lis替换成的embedding列表。

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我有一个dataframe，里面有两列数据，我要求帮我判断根据T检验两列数据的差显不显著

根据你的描述，我假设你要进行的是两个独立样本的T检验，即比较两个样本的均值是否有显著差异。下面是使用Python进行独立样本T检验的示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

# 读入数据
df = pd.read_csv('your_dataframe.csv')

# 获取两列数据的值
col1 = df['column1']
col2 = df['column2']

# 进行独立样本T检验
t, p = ttest_ind(col1, col2)

# 输出检验结果
if p < 0.05:
    print('两列数据的差显著')
else:
    print('两列数据的差不显著')

在上述代码中，首先读入了你的dataframe，然后获取了其中的两列数据。接着使用scipy库中的ttest_ind函数进行了独立样本T检验，并计算了T值和p值。最后根据p值的大小，判断两列数据的差是否显著。其中，显著性水平设置为0.05，你可以根据具体情况进行调整。

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如果你想要进行的是配对样本的T检验，即比较两列数据中每一行的差值是否有显著差异，可以使用scipy库中的ttest_rel函数。下面是使用Python进行配对样本T检验的示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_rel

# 读入数据
df = pd.read_csv('your_dataframe.csv')

# 获取两列数据的值
col1 = df['column1']
col2 = df['column2']

# 进行配对样本T检验
t, p = ttest_rel(col1, col2)

# 输出检验结果
p_values = pd.Series(p, index=df.index)
significant = p_values < 0.05
df['significant'] = significant

# 查看结果
print(df)

在上述代码中，首先读入了你的dataframe，然后获取了其中的两列数据。接着使用scipy库中的ttest_rel函数进行了配对样本T检验，并计算了T值和p值。最后将每一行的p值与显著性水平进行比较，将结果存储在一个新的列中，并输出整个dataframe。其中，显著性水平设置为0.05，你可以根据具体情况进行调整。