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

可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数来读取文本文件。对于“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=70, index_col=0)

这里使用了 pandas 中的 read_csv 函数，指定了文件名为“GSE83148_series_matrix.txt”，分隔符为制表符（`\t`），跳过了前 70 行（注释行），并将第一列作为索引列。

对于平台文件“GPL570-55999.txt”，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df2 = pd.read_csv("GPL570-55999.txt", sep="\t", comment="#", header=None, index_col=0)

这里同样使用了 pandas 中的 read_csv 函数，指定了文件名为“GPL570-55999.txt”，分隔符为制表符（`\t`），并跳过了以“#”开头的注释行。此外，由于平台文件没有标题行，因此需要将 header 参数设置为 None，同时将第一列作为索引列。

相关问题

python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¶

好的，我会帮您完成这个任务。您可以使用 Pandas 库来读取这些文件，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取基因芯片文件
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=79)

# 读取平台文件
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', comment='#')

其中，`pd.read_csv()` 是 Pandas 读取 CSV 文件的函数。`sep` 参数用于指定分隔符，这里基因芯片文件使用 `\t` 作为分隔符，平台文件使用默认的 `\t` 分隔符。`skiprows` 参数用于跳过前面的注释行，这里基因芯片文件前面有 79 行注释。`comment` 参数用于指定注释符号，这里平台文件使用 `#` 作为注释符号。

（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¶

好的，以下是读取和命名的代码：

import pandas as pd

# 读取基因芯片文件
df1 = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=69)

# 读取平台文件
df2 = pd.read_csv("GPL570-55999.txt", sep="\t", comment="#")

其中，基因芯片文件需要跳过前面的注释行，所以使用`skiprows`参数来跳过这些行；平台文件中以`#`开头的行是注释行，使用`comment`参数来跳过这些行。