X = pd.get_dummies(X, sparse=True)

这代码使用了pandas库的`get_dummies()`函数对DataFrame进行操作。它的作用是将DataFrame中的分类变量进行独热编码。

具体解释如下：
- `X` 是一个DataFrame对象。
- `pd.get_dummies(X, sparse=True)` 是将DataFrame中的分类变量转换为独热编码。`sparse=True`参数表示生成的独热编码使用稀疏格式存储，可以节约内存空间。

独热编码是一种常用的特征工程技术，它可以将分类变量转换为二进制的向量表示，以便机器学习模型能够处理。每个分类变量的每个取值都会被转换为一个新的列，如果某个样本属于该取值，对应列的值为1，否则为0。通过独热编码，我们可以将分类变量的信息转化为计算机能够理解的形式，从而提高模型的效果。

相关问题

pd.get_dummies用法

`pd.get_dummies()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于将分类变量转换为哑变量（dummy variable），也称为指示变量（indicator variable）。

函数的语法为：

pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

其中，参数含义如下：

- `data`：要进行哑变量转换的 DataFrame 或 Series。
- `prefix`：新列名的前缀。
- `prefix_sep`：新列名前缀与分类名称之间的分隔符。
- `dummy_na`：是否为缺失值创建一个哑变量列。
- `columns`：要进行哑变量转换的列名列表，如果未指定，则将所有分类变量转换为哑变量。
- `sparse`：是否使用稀疏矩阵表示哑变量。
- `drop_first`：是否删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性。
- `dtype`：哑变量的数据类型。

举个例子，如果有如下一个 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'z', 'x'], 'B': ['p', 'q', 'r', 'q']})
print(df)

输出：

   A  B
0  x  p
1  y  q
2  z  r
3  x  q

使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量转换为哑变量：

dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)

输出：

   A_x  A_y  A_z  B_p  B_q  B_r
0    1    0    0    1    0    0
1    0    1    0    0    1    0
2    0    0    1    0    0    1
3    1    0    0    0    1    0

可以看到，`pd.get_dummies()` 将原始的 DataFrame 按照每个分类变量的取值转换为了哑变量。新列名的前缀为分类变量的名称，前缀和分类名称之间的分隔符默认为下划线。如果分类变量取值中存在缺失值，可以通过设置 `dummy_na=True` 创建一个哑变量列来表示缺失值。如果想要对指定列进行哑变量转换，可以通过设置 `columns` 参数来实现。如果想要使用稀疏矩阵表示哑变量，可以将 `sparse=True`。如果想要删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性，可以将 `drop_first=True`。

（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()