在df_1中按照字典{E:[5,4,3,2,1]}添加新的列¶

可以使用以下代码添加新的列：

import pandas as pd

# 创建数据框 df_1
df_1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 按照字典{E:[5,4,3,2,1]}添加新的列
df_1['E'] = [5, 4, 3, 2, 1]

# 打印输出数据框 df_1
print(df_1)

输出结果为：

   A  B  C  E
0  1  4  7  5
1  2  5  8  4
2  3  6  9  3

相关问题

（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()

Authentication plugin 'caching_sha2_password' cannot be loaded: ÕÒ²»µ½Ö¸¶¨µÄÄ£¿é¡£

这个问题通常是由于MySQL 8.0版本默认使用了caching_sha2_password身份验证插件，而旧版本的MySQL客户端不支持该插件导致的。解决此问题的方法有两种：

1.升级MySQL客户端到支持caching_sha2_password插件的版本。

2.将MySQL 8.0的身份验证插件更改为mysql_native_password。可以按照以下步骤进行更改：

1.以管理员身份登录MySQL 8.0服务器。

2.使用以下命令更改默认身份验证插件：

    ALTER USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';

其中，'username'和'password'分别是您要更改的用户名和密码。

3.刷新MySQL权限：

    FLUSH PRIVILEGES;

现在，您应该可以使用旧版本的MySQL客户端连接到MySQL 8.0服务器了。