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
时间: 2023-10-02 09:06:08 浏览: 102
好的,我来给出对应的代码实现。
```python
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。
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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
好的,根据你的要求,我来逐步回答你的问题。
首先,我需要确认一下你的数据集的格式和结构是否与我想象的一致,假设它们长这个样子:
```python
import pandas as pd
# 构造 df1
df1 = pd.DataFrame({
'ID_REF': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Sample1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Sample2': [6, 7, 8, 9, 10],
'Sample3': [11, 12, 13, 14, 15]
})
# 构造 df2
df2 = pd.DataFrame({
'Gene Symbol': ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'],
'Value1': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
'Value2': [6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.0],
'Value3': [11.1, 12.2, 13.3, 14.4, 15.5]
})
```
接下来,我按照你的要求一步步来实现:
1. 新增一列 "gene"。
```python
df2['gene'] = df2['Gene Symbol'].str.split(' ', expand=True)[0]
```
2. 重命名 df1 的 "ID_REF" 列。
```python
df1 = df1.rename(columns={'ID_REF': 'ID'})
```
3. 保留 "ID" 和 "gene" 列,然后合并 df1 和 df2。
```python
df = pd.merge(df1[['ID']], df2[['gene', 'Value1', 'Value2', 'Value3']], left_index=True, right_index=True)
```
4. 按照 "gene" 列进行分组,然后求每组中 "Value1"、"Value2" 和 "Value3" 列的平均值。
```python
df = df.groupby('gene').mean()
```
5. 打印 df。
```python
print(df)
```
最终的输出结果应该是这样的:
```
Value1 Value2 Value3
gene
G1 1.1 6.6 11.1
G2 2.2 7.7 12.2
G3 3.3 8.8 13.3
G4 4.4 9.9 14.4
G5 5.5 10.0 15.5
```
(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
好的,以下是新增列、重命名列、合并数据以及计算平均值的代码:
```python
# 新增一列gene
df2["gene"] = df2["Gene Symbol"].apply(lambda x: x.split("|")[0])
# 将df1的ID_REF列重命名为ID
df1.rename(columns={"ID_REF": "ID"}, inplace=True)
# 合并数据
df = pd.merge(df1, df2[["ID", "gene"]], on="ID")
# 计算平均值
df = df.groupby(["gene"]).mean().reset_index()
# 打印结果
print(df)
```
其中,`apply`函数用于将“Gene Symbol”列中的多个基因名(以“|”分隔)拆分出第一个基因名作为新的一列“gene”。使用`merge`函数将df1和df2合并,只保留ID和gene列。使用`groupby`函数按照gene列进行分组,然后使用`mean`函数计算平均值。最后使用`reset_index`函数将gene列变回普通列。
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