想要行名是exhaustion，列名是基因的基因集list

为了得到一个名为`exhaustion`的行名称，列名称为基因的基因集list，你可以先创建一个空的list，然后将data frame转换为list。假设`genelist`已经是按照你需要的顺序排列的，你可以这样做：

# 假设genelist是一个data frame
if (is.data.frame(genelist)) {
  # 将data frame转换为list，每一项是单个基因的数据
  gene_list <- split(genelist, NULL)
  
  # 给新列表命名
  names(gene_list) <- "exhaustion"
  
  # 或者你可以直接在创建时就给列名赋值
  gene_list <- list(exhaustion = genelist)
}

# 现在gene_list就是一个行名为'exhaustion'的list，每个元素都是一个基因的向量

在这个例子中，`split()`函数是根据NULL来拆分数据框，即每列作为一个单独的list元素。如果你需要根据其它规则拆分（比如根据第一列、第二列等），则需要传入对应的列名或索引。

相关问题

将二维list转成dataframe，指定其行名和列名

将二维列表转换成 pandas DataFrame 并设置特定的行名（index）和列名（columns）可以按照以下步骤进行：

1. 首先，你需要导入 pandas 库，它是 Python 中处理表格数据的主要工具。
2. 使用 `pandas.DataFrame()` 函数创建 DataFrame。将二维列表作为输入数据。
3. 设置 `index` 参数为行名列表，通常如果你的数据已经有自定义的行标签，可以直接传入。例如，如果你想要第一列作为行索引，可以写为 `index=my_list[:0]` 或者 `index=[row[0] for row in my_list]`。
4. 设置 `columns` 参数为列名列表，同样，如果有自定义的列名，可以传入。比如，如果你希望列名对应于列表中的其他元素，可以写为 `columns=my_list[1:]`。

下面是一个具体的例子：

import pandas as pd

# 假设你有以下二维列表
my_2d_list = [['A', '1', 'Value1'], ['B', '2', 'Value2'], ['C', '3', 'Value3']]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(my_2d_list, index=my_2d_list[0], columns=['Column1', 'Column2'])

print(df)

在这个例子中，行名是 'A', 'B', 'C'，列名分别是 'Column1' 和 'Column2'。

python读取csv保留行名和列名

在Python中，使用pandas库读取CSV文件并保留行名（索引）和列名（headers）非常方便。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=0)  # 如果第一行是行名，index_col参数设置为0

# 这里，'your_file.csv'替换成你要读取的实际文件路径
# 如果没有特定的行名，index_col默认为None，不会自动设为索引。

# 如果CSV文件的第一行是列名，`header`参数会自动识别：
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=0)

# 现在df变量就是包含行名和列名的DataFrame对象
print(df)

如果你希望将列名作为DataFrame的列而不是索引，你可以像这样操作：

df = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=None, names=['Column1', 'Column2', ...])  # 列名列表替换为实际列名