读取lianxi_data文件夹下“DEGs.txt”文件，根据padj和log2FoldChange值的大小，新增一列“group”标记基因表达变化情况

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，我们需要安装pandas库，它是Python中一个非常方便的数据分析工具。你可以使用以下命令来安装pandas库：

!pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码来读取DEGs.txt文件，并对其进行处理：

import pandas as pd

# 读取DEGs.txt文件
df = pd.read_csv("lianxi_data/DEGs.txt", sep="\t")

# 根据padj和log2FoldChange的值大小，标记基因表达变化情况
df.loc[(df["padj"] < 0.05) & (abs(df["log2FoldChange"]) > 1), "group"] = "Significant DEGs"
df.loc[(df["padj"] < 0.05) & (abs(df["log2FoldChange"]) <= 1), "group"] = "Non-significant DEGs"
df.loc[df["padj"] >= 0.05, "group"] = "Not DEGs"

# 输出处理后的数据
print(df.head())

运行以上代码后，你应该能看到DEGs.txt文件中新加了一列“group”，用于标记基因表达的变化情况。其中，padj表示修正后的p值，log2FoldChange表示基因表达的折叠变化。对于padj小于0.05且log2FoldChange绝对值大于1的基因，我们标记其为显著差异基因；对于padj小于0.05但log2FoldChange绝对值小于等于1的基因，我们标记其为非显著差异基因；对于padj大于等于0.05的基因，我们标记其为无差异基因。