pythondf2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

好的，我来给出对应的代码实现。

import pandas as pd

# 读取 df1 和 df2
df1 = pd.read_csv("df1.csv")
df2 = pd.read_csv("df2.csv")

# 新增 gene 列
df2["gene"] = df2["Gene Symbol"].str.split(",").str[0]

# 重命名列名
df1 = df1.rename(columns={"ID_REF": "ID"})

# 合并 df1 和 df2
df = pd.merge(df1[["ID", "VALUE"]], df2[["ID", "gene"]], on="ID")

# 计算表达量平均值
df = df.groupby("gene").mean().reset_index()

# 打印结果
print(df)

需要注意的是，这里涉及到了一些 pandas 的基本操作。其中，新增 gene 列可以使用 str.split() 方法拆分 Gene Symbol 字符串，并取第一个基因名作为 gene 列的值；重命名列名可以使用 rename() 方法，指定 columns 参数来实现；合并两个 DataFrame 可以使用 merge() 方法，指定 on 参数为 ID 列来实现；计算表达量平均值可以使用 groupby() 方法和 mean() 方法，指定按照 gene 列分组，并计算 VALUE 列的平均值。