请用python实现以下组学特征筛选过程：删除特征中的冗余特征（特征间相关系数大于0.9的特征，如两个特征间相关系数大于0.9，保留其中与所有特征相关系数平均值较小的特征），余特征保留到Excel_1中

您好，我是ChitGPT，我们可以开始对话了。

对于您的问题，以下是一种Python实现方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 载入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数矩阵
cor = data.corr()

# 找到冗余特征，即相关系数大于0.9的特征对
high_corr = set()
for i in range(len(cor.columns)):
    for j in range(i):
        if abs(cor.iloc[i, j]) > 0.9:
            high_corr.add((cor.columns[i], cor.columns[j]))

# 保留其中与所有特征相关系数平均值较小的特征
to_drop = set()
for (f1, f2) in high_corr:
    if f1 not in to_drop and f2 not in to_drop:
        avg_corr_f1 = np.mean(abs(cor[f1]))
        avg_corr_f2 = np.mean(abs(cor[f2]))
        if avg_corr_f1 < avg_corr_f2:
            to_drop.add(f2)
        else:
            to_drop.add(f1)

# 删除冗余特征并保存到Excel
data.drop(to_drop, axis=1).to_excel('Excel_1.xlsx', index=False)

这段代码首先从csv文件中载入数据，并计算相关系数矩阵。接着找到所有相关系数大于0.9的特征对，然后根据平均相关系数的大小确定要保留的特征，最后将剩余的特征保存到Excel文件中。如果您有多个数据文件需要处理，可以将这段代码封装成函数，并在调用时传递文件名和保存的Excel文件名作为参数。