# 计算每个基因的p-value值 for index, row in gene_data.iterrows(): gene_expression = row[1:] # 获取基因在不同条件下的表达量 condition_1 = gene_expression[:len(condition_columns)//2] condition_2 = gene_expression[len(condition_columns)//2:] _, p_value = ttest_ind(condition_1, condition_2) # 使用 t-test 计算p-value值 gene_data.at[index, 'p_value'] = p_value 这段代码是什么意思，如果我有7个条件应该怎么代码实现#计算每个基因的p-value值

这段代码的作用是计算每个基因的p-value值，并将其存储在基因表格的 'p_value' 列中。

如果您有7个条件，您可以按照以下方式修改代码：

# 计算每个基因的p-value值
for index, row in gene_data.iterrows():
    gene_expression = row[1:]  # 获取基因在不同条件下的表达量
    conditions = [gene_expression[i] for i in range(len(condition_columns))]  # 获取所有条件的表达量
    _, p_value = ttest_ind(conditions[:len(conditions)//2], conditions[len(conditions)//2:])  # 使用 t-test 计算p-value值
    gene_data.at[index, 'p_value'] = p_value

在这个修改后的代码中，我们假设有7个条件，您需要将这些条件的表达量保存在一个列表中，然后使用 ttest_ind 函数计算p-value值。您可以使用切片操作符 `[:len(conditions)//2]` 和 `[len(conditions)//2:]` 来分别获取前一半和后一半条件的表达量。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的具体数据和需求进行适当的修改和调整。

相关问题

def obtain_Worksheet_Data(self, key_name): # 读取第 2 行第 3 列的单元格内容 cell_value = self.worksheet.cell(row= data_demo.column_data.index(key_name) + 1, column=2).value # 打印单元格内容 return cell_value

这段代码是一个函数`obtain_Worksheet_Data`，它接受一个参数`key_name`，用于指定要读取的单元格位置。

在这个函数中，使用`self.worksheet.cell(row= data_demo.column_data.index(key_name) + 1, column=2).value`来获取指定单元格的内容。

具体解释如下：
- `data_demo.column_data.index(key_name)`用于获取`key_name`在`data_demo.column_data`列表中的索引位置。注意，这里假设`data_demo.column_data`是一个包含列数据的列表。
- `+ 1`是因为行和列的索引是从1开始的，而不是从0开始。
- `self.worksheet.cell(row=..., column=2)`用于获取指定行和列的单元格对象。
- `.value`用于获取单元格的内容。

最后，将获取到的单元格内容作为结果返回。

需要注意的是，这段代码中使用了未定义的变量`data_demo`，你可能需要在函数中定义或传递该变量才能正确运行该代码。

规范代码：读取数据源表格 ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path) ori_sheet = ori_excel.active rows = ori_sheet.max_row cols = ori_sheet.max_column 加载公式解析器 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/CodeGPT-small-py") 遍历每一行 for r in range(2, rows + 1): info = {} # 定义一个字典用来存放数据 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

下面是规范化后的代码：

import openpyxl
from transformers import AutoTokenizer

# 读取数据源表格
ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path)
ori_sheet = ori_excel.active
rows = ori_sheet.max_row
cols = ori_sheet.max_column

# 加载公式解析器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/CodeGPT-small-py")

# 遍历每一行
for r in range(2, rows + 1):
    info = {}
    # 定义一个字典用来存放数据
    mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path)
    mould_sheet = mould_excel.active
    # 遍历每一列
    for c in range(1, cols + 1):
        # 如果标题栏和单元格内有内容
        ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value
        cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value
        if ori_cell_value and cell_value:
            # 获取单元格数据类型和值
            data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type
            value = cell_value
            # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入
            if data_type == 'f':
                # 公式解析
                tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)]
                # 运算
                result = calculate(tokens)
                # 写入结果
                mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result
            else:
                # 直接写入值
                mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value
            # 将计算结果写入到模板表格
            if data_type == 'f':
                mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result)
            else:
                mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value)
        else:
            # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入
            info[ori_cell_value] = cell_value
            mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)