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，我明白了。为了回答你的问题，我需要先读取“GSE83148_series_matrix.txt”文件，并提取出样本的标签信息。然后，我会将df转置并添加一个名为“label”的新列，其中“N”表示正常样本，而“C”表示肿瘤样本。最后，我会打印并保存新的df。

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=31, index_col=0)

# 提取标签信息
labels = []
for col in df.columns:
    if "N" in col:
        labels.append("N")
    elif "C" in col:
        labels.append("C")
    else:
        labels.append("Unknown")

# 转置df并添加标签列
df = df.T
df["label"] = labels

# 打印df并保存到文件
print(df)
df.to_csv("transposed_df_with_labels.csv", index=False)

请注意，我已经忽略了文件的前31行，因为它们只是文件头信息。我还添加了一个名为“Unknown”的标签，以防在文件中发现未知的样本类型。

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()

（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()