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中的read_csv函数来读取txt文件，并通过参数skiprows来跳过注释行。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取"GPL570-55999.txt"平台文件，跳过注释行
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=lambda x: x.startswith('!'))

# 读取"GSE83148_series_matrix.txt"基因芯片文件，跳过注释行
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=31)

# 打印读取结果
print(df1)
print(df2)

上述代码中的文件路径根据实际情况进行修改。其中“GPL570-55999.txt”文件跳过注释行的方法是，注释行以！开头，可以使用`skiprows=lambda x: x.startswith('!')`来跳过。而“GSE83148_series_matrix.txt”文件的注释行在前31行，可以使用`skiprows=31`来跳过。

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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¶

可以使用pandas的read_csv函数读取文本文件，并使用skiprows参数跳过注释行。假设这两个文件与Python脚本在同一目录下，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取基因芯片文件
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', skiprows=31, sep='\t')
df1 = df1.transpose() # 将数据框转置，使基因为列

# 读取平台文件
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', skiprows=31, sep='\t')

这样就将“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”读入了两个数据框df1和df2中，其中df1为转置后的基因芯片数据框。

（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。